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预测分析的几个胜利案例
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：99
多年来，企业一直在努力发展其分析能力，这不仅是为了了解过去的表现，而且是为了预测趋势和未来事件，以提高敏捷性。越来越多的公司正在部署预测分析工具，以提高自身的服务效率、开发产品、发现潜在威胁、优化维护工作，甚至挽救生命。 预测分析工具会将统[详细]
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大数据解析如何影响供应链?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：62
多年前，很多供应链的范围都在国内或本地，通常是比较简单的过程。全球化进程与技术进步相结合，为供应链增加了新的活力，但也使其变得更加复杂。最终，大数据作为一种用户友好的重要资产，并改变了供应链。但大数据给行业带来的最有价值的东西是什么?其答案[详细]
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数据科学项目失败的原由
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：194
如今，数据科学几乎都会引起IT和业务主管们的兴趣。但数据科学确实会出问题。 事实上，利用科学方法、流程、算法和技术系统从结构化和非结构化数据中获取各种见解的数据科学项目可能会以多种方式失败，从而导致时间、金钱和其他资源的浪费。存在缺陷的项目可[详细]
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从人工智能到团队协作 数据科学家的7项关键技能
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：69
如今的数据科学家具有的技能不仅需要精通人工智能和Python，还需要擅长与企业高管进行沟通。 美国劳工统计局将数据科学家列为未来增长最快的15个职业之一，预计在未来10年的工作岗位增长率将达到31%。随着数据日益成为所有企业的命脉，数据科学家不仅需要具[详细]
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将让业务繁荣发展的十大数据分析趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：119
企业需要发现数据分析技术的一些发展趋势，以轻松预测客户需求、个性化内容并实现业务目标。 行业专家Geoffrey Moore在一本著作中指出，如果没有大数据分析，企业的发展可能会很盲目，就像在高速公路上游荡的鹿一样。 根据调研机构Gartner公司的调查，企业开[详细]
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Google BigQuery是大数据分析的将来吗?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：108
考虑到Google BigQuery提高效率以及轻松存储大量信息的能力，它可能是大数据分析的未来方向。 如果企业未能实施正确的业务管理工具，那么在经营业务方面可能会很棘手。如果企业与数以千计的客户打交道，那么获得最佳生产力、充足预算和提高客户满意度应该是[详细]
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大数据为企业带来的益处
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：124
大数据是推动企业可持续变革的重要技术之一，企业需要了解大数据将如何改善业务。 当企业高管听到大数据这个术语时，他们自然而然地想到的是数量惊人的可用数据。这些数据来自电子商务和全渠道营销领域，或来自物联网上的连接设备，或来自生成有关交易活动的[详细]
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数据项目成功的三个必不可少的元素
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-16 热度：103
Carhartt公司首席数字与信息官John Hill表示，在疫情爆发时，职业装公司Carhartt可能与虚拟的合作组织相差甚远。但也像其他组织一样，Carhartt不得不重新思考在当今的混合工作环境下如何完成工作。 以下是经过编辑的对话节[详细]
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大数据与Hadoop的几大优点
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-16 热度：136
Hadoop与竞争对手相比有哪些优势？ 到目前为止，人们可能已经听说过ApacheHadoop。这个名字来源于一只可爱的玩具大象，但Hadoop只不过是一个毛绒玩具。Hadoop是一个开源软件项目，它提供了一种存储和处理大数据的新方法。 以下来看看。 1. Hadoop是可扩展的[详细]
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数据研发该怎样做好业务方管理
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-16 热度：159
伴随着业务的发展，业务方通常会提各种各样的数据需求。面对繁杂的需求，数据研发可能会遇到下面这些问题： 面对这些问题，我们需要学会做好业务方的管理，这样才不至于让自己陷入被动的深渊而不能自拔。 窘境 面对源源不断的需求，数据研发会越发地感觉到自[详细]
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你真的明白ELT和ETL吗？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-16 热度：57
ETL 和 ELT 有很多共同点，从本质上讲，每种集成方法都可以将数据从源端抽取到数据仓库中，两者的区别在于数据在哪里进行转换。 接下来，我们一起详细地分析一下 ETL 和 ELT各自的优缺点，看看在你们现在的业务中用哪种方式处理数据比较合适。 1.ETL ETL -[详细]
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社交媒体分析在未来业务中将发挥着至关重要的用处
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-16 热度：154
聪明的企业需要知道如何利用数据分析来充分利用他们的社交媒体战略。如果他们采用数据驱动的社交网络方法，他们将获得更多收益。 数据分析和社交媒体可以很好地齐头并进。事实上，有一个完整的领域被称为社交媒体分析，IBM上的这篇文章对此进行了描述。这两[详细]
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Kyligence 智能管理，使数据价值最大化
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-16 热度：197
对于当今的企业来说，如何精细化运营来降本增效是其面临的最为重要的问题，而深度挖掘数据、充分利用数据的价值是企业精细化运营必不可少的一环。相关数据显示，72%的企业首选大数据应用需求是基于客户行为分析的大数据营销,其次产品创新、风险预测、供应链[详细]
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在云中实施大数据的详情剖析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-16 热度：97
在云中实施大数据的详情剖析： 1、关于云计算 云是IT行业的热门话题。它的受欢迎程度越来越高，越来越多的公司正在使用它。简单来说，云是可以存储和访问数据、程序和其他信息的异地位置。信息存储在使用网络连接的服务器上。这个异地位置就是云。 云很重要[详细]
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2022年实时数据管理趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-16 热度：187
数据现在必须实时流式传输，从而实现更快的可扩展性和出色的敏捷性。 随着数字化转型计划的顺利进行，公司正在投资于获取大量数据的战略，使他们能够在关键时刻做出正确的决策。处理这种数据存储的庞大数量和复杂性极具挑战性。 组织将需要实时从流数据中收[详细]
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不会体系化建模，那数据治理不就是乱来吗？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-16 热度：91
本文基于美团配送数据治理的历程，重点和大家分享一下配送数据底座的建设与实践。如何通过体系化建模建立起数据定义到数据生产的桥梁，达成数据定义、模型设计、数据生产三个环节的统一，消除因数据标准缺失和执行不到位引发的数据信任问题，在高质量地实现[详细]
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聊聊HBase海量数据高效入仓处理方案
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-16 热度：153
方案背景 现阶段部分业务数据存储在HBase中，这部分数据体量较大，达到数十亿。大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中，进行离线分析，目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。该种方式具有以下痛点： 需要对HBase表进行全表扫描，对HB[详细]
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SparkSQL 在企业级数仓建设的优点
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：63
Apache Hive 经过多年的发展，目前基本已经成为业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具，Hive 已经不单单是一个技术组件，而是一种设计理念。Hive 有 JDBC 客户端、支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服务器、管理元数据服务的 Hive Metastor[详细]
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2022年数据管理市场的发展趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：100
数据管理是一个应用广泛的市场，专注于优化数据的质量、组织和安全性，以帮助企业在各部门之间处理数据。 人们需要了解有关数据管理市场的所有信息： (1)数据管理市场 根据调研机构Expert Market Research公司发布的研究数据，2021年全球数据管理市场规模达[详细]
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企业需要不断推进数据策略
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：153
Cloudera也与技术市场研究公司Vanson Bourne联合编写了《Cloudera企业数据成熟度报告：认识企业数据战略对业务的影响》报告，报告采访了2100位IT决策者，以及1050位业务决策者，亚太地区有700多位参与调查，其中150多位来自中国。 企业通过制定路线图来帮助[详细]
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建议收藏！大数据分析如何协助企业成长
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：106
您是否知道，95%的企业表示管理非结构化数据对他们的业务来说是个问题？ 不幸的是，我们今天生成的所有数据都是非结构化的。因此，分析数据既困难又昂贵，这解释了为什么它是大多数公司的主要问题。 数据分析可以告诉您业务的健康状况，以便您对业务中发生的[详细]
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数据是新石油，提炼新石油要遵循几个准则
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：162
数据是新的石油，因为数据可以被用来获得洞察。根据公司的业务，洞察可以提高客户留存率、提升销售、产生新的收入模式、广告等等。如果数据是新的石油，洞察就是新的财富。 由于计算、物联网、机器生成的数据等方面的进步，数据量现在正在爆炸式增长。因此，[详细]
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将大数据转化为营销收入的几个窍门
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：104
通过分析客户的数据，可以通过提供改进的商品或服务轻松识别和满足消费者的需求。这还消除了营销策略师的猜测，因为他们可以快速确定客户的购买行为，并将其作为营销活动的基[详细]
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十个 Python 小秘诀，覆盖了90%的数据分析需求！
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：95
数据分析师日常工作会涉及各种任务，比如数据预处理、数据分析、机器学习模型创建、模型部署。 在本文中，我将分享10个 Python 操作，它们可覆盖90%的数据分析问题。有所收获点赞、收藏、关注。 1、阅读数据集 阅读数据是数据分析的组成部分，了解如何从不同[详细]
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大数据转型方式首推数据湖！
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：128
数仓技术应对关系型结构化数据游刃有余，但对于多元异构数据，却爱莫能助。最近行业大佬都在聊怎么部署数据湖，这波操作未来走向如何？ 数据湖技术能够实现全量数据的单一存储，通常存储原始格式的对象块或者文件。 更为人性化的是，数据湖可根据企业的业务[详细]
