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大数据分析工具必须具备的基本特性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：138
很多企业需要在大数据分析工具中获得一些基本功能，才能在2021年彻底改变业务。 在这个快节奏的世界中，传统的大数据分析是一个耗时的过程。商业世界中有着来自环境各个部分持续流动的实时数据。为了适应当前情况，企业必须在大数据分析工具上进行投资，作为[详细]
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大数据可以使特许经营业务蓬勃进展
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：68
大数据技术对现代的运营变得非常重要。特许经营行业是受益于数据科学重大突破的领域之一，一些大数据初创公司甚至专门为特许经营提供服务，例如FranConnect。精明的特许经营权所有者还可以找到使用大数据技术更有效地发展业务的方法。 有很多令人信服的理由[详细]
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大数据如何成为建筑业的重要技术?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：52
当人们考虑到各行业采用创新技术时，可能不会想到建筑行业。这是有原因的，因为数十年来建筑行业在采用新技术方面进展缓慢。不过，这种情况已经开始改变，世界各地的建筑公司都在采用像大数据这样的创新技术。 建筑行业对创新技术的新兴趣来自于必要性。众所[详细]
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现代数据分析的角度
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：137
如果没有合适的工具，组织将很难应对业务挑战。根据一些数据分析计划可以提供组织所需的基本见解。 即使在冠状病毒持续蔓延期间，有些事情也不会改变。与往年一样，在行业媒体进行的2021年首席信息官的现状调查中，接受调查的1062名IT领导者中有许多人选择数[详细]
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大数据对成功营销至关重要的原由
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：84
在当今的数字时代，如果组织还在采用传统的平台开展营销活动，那么其成功的机会可能会越来越[详细]
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关于数据科学 CIO在2030年可能看到的几种场景
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：88
企业将如何使用数据解决未来10年面临的业务问题?可以考虑采用一些大胆的数据科学场景和如何做好准备的建议。 企业从解决业务问题发展到实施可行的决策有三个标准步骤。在此使用一个假设的例子来比较这些步骤在目前和2030年是如何完成的，并探讨如何为未来发[详细]
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如何构建以数据为中心的框架
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：126
如今，几乎每个基础设施供应商都将混合云或多云作为一种产品采用。采用多个云服务与采用一个整体云计算解决方案比人们想象的要复杂得多。以下将研究混合云模型和多云模型的有效性，尤其是研究数据如何成为未来混合部署环境的中心。 混合被定义为多种事物的组[详细]
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为啥给文本和数据挖掘提供业务案例是拥抱数字技术的关键
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：81
人们如今正生活在一个具有无限潜力的时代。技术进步使人工智能和机器学习可以为人类完成一些更具意义的工作，并提高研究团队的能力。 然而，如果人们要真正意识到人工智能技术带来的可能性，则必须确保这一新研究工具能够以有意义的方式表达出来，无论是在简[详细]
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为什么2022年仍然存在数据孤岛?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：117
企业摆脱数据孤岛并不容易。人们需要了解什么是数据孤岛、为何难以消除数据孤岛以及如何克服这些挑战。 好消息是，如今可供企业使用的数据比以往任何时候都多。从客户注册在线帐户到向企业提供他们的详细信息，信息对于帮助企业做出关键业务决策非常宝贵。[详细]
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供应链分析 保持物流顺畅的五个技巧
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：114
事实表明，越来越多的企业采用数据分析来应对供应链中断，并加强供应链管理(SCM)。 专业服务和咨询机构毕马威公司在最近发布的一份研究报告中指出，目前有几项重大中断正在影响供应链。其中包括由于新冠疫情而导致的全球物流持续中断，这些中断将继续影响企[详细]
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2022年的5个主要的数据迁移趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：71
数据似乎总是需要迁移，无论是从内部部署设施迁移到云平台，还是从操作系统到长期存档，数据始终在移动。 以下是2022年数据迁移市场的五个主要趋势： 1.非结构化数据迁移 2022年，首席信息官将会继续关注基础设施的现代化，以支持由于下一代应用程序、云计算[详细]
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创建数据驱动的价值生态系统的3个步骤
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：62
事实证明，管理大量数据和颠覆性技术的关键在于建立一个能力中心。 尽管许多企业在其数据分析项目中使用人工智能和机器语言工具作为核心推动因素，并且全球人工智能支出持续增加，但事实上，大多数数据科学项目注定要失败。 导致这些失败的原因有很多，从人[详细]
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需要避免的7个数据治理错误
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：125
如今的每个数据交易都是一种商业交易，这是构建一个强大、安全、适应性强且尽可能无错误的数据治理框架至关重要的原因。 大多数首席信息官都知道，处理不当的数据可能会导致财务、声誉、法律和其他问题。这就是企业需要拥有强大的数据治理策略的原因，也就是[详细]
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汽车公司和移动通信公司如何使用大数据提高驾驶安全性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：82
大数据技术如今在保障驾驶安全方面取得了重要进展，而有些人没有意识到大数据提供的惊人好处。大数据的最大好处之一是它可以帮助提高汽车驾驶的安全性。 在阻止发生交通事故方面，数据分析技术变得越来越有用。许多企业正在共享数据，为提高交通安全提供帮助[详细]
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企业IT可以真正将大数据应用到哪些地方?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：106
在各行业领域中，很少有比大数据更容易提及同时又不太容易理解的术语。这可能会让人们很容易将大数据视为一个不经意提到的流行语，而不仅仅是对于企业的流程和业务密切相关的真实价值的一个概念，但这是一个错误。理解并正确利用大数据对于任何企业的成功都[详细]
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业务分析师获取更多收入可以采取的7个措施
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：71
无论是原地踏步还是展翅高飞，业务分析师都有很多方法提升其业务水平和收入。 业务分析师的工作通常是企业中最重要的工作之一：利用数据分析来弥合IT与业务之间的差距。在这一过程中，他们与业务领导者和用户互动，以更好地了解流程、产品、服务、软件和硬件[详细]
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选择嵌入式分析供应商时需要考虑的8件事
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：190
选择嵌入式分析供应商并非易事，市场上可用的解决方案太多了，因此需要了解如何做出最佳决策，并确保投资更有效的解决方案。 事实是并没有直接的答案。正确答案其实是几个正确答案的组合，当然还有企业的特定业务需求。因此，企业在选择嵌入式分析供应商时，[详细]
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最大化数据分析价值的5种方法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：145
数字时代使大多数企业追求数据驱动战略的成果，但确保获得回报比大多数人想象的要微妙得多。 许多企业都在收集大量数据并对其进行分析，而通过分析这些数据获得最佳商业价值完全是另一回事。 在分析工具上投入巨资的企业可能没有找到方法来确保其努力带来的[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：2022-03-16 热度：117
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：2022-03-16 热度：180
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：2022-03-16 热度：60
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：2022-03-16 热度：93
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：2022-03-16 热度：66
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：2022-03-16 热度：159
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：2022-03-16 热度：54
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]
