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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：91
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[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：132
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[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：176
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[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：155
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[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：66
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：110
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[详细]
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运用大数据进行营销的9种最佳方法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：112
大数据驱动营销业务的发展如今比以往任何时候都更加重要，所以需要战略性地使用这些实践。 对于很多企业来说，大数据已经成为一项非常具有价值的技术资产，并利用大数据改善业务。数据分析和人工智能技术的一些最佳实践已经出现在营销领域。 数据驱动营销[详细]
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2022年数据可视化的主要趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：51
大数据改变不同行业的例子不胜枚举。它可以用于减少交通堵塞、个性化产品和服务、改善视频游戏体验等视觉效果。 毫无疑问，大量非结构化数据的收集和分析已经是一个巨大的突破。人们需要了解数据可视化及其在大数据应用中的作用。 如果没有将人们所寻找的[详细]
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组建高效分析团队的7个最佳实行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：116
数据驱动的成功取决于强大、多样化、跨职能的数据团队。IT领导者需要采用创建和维护团队的技巧，以提供敏锐的数据洞察力。 如果企业部署了最新和最好的数据分析工具，但未能组建高效的分析团队，那么会发生什么?将会失去创收机会，并浪费大量的时间和费用[详细]
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通过更好的数据质量改进决策的8个重要提醒
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：85
企业对良好数据质量的需求日益增长，人们需要了解如何获得良好的数据质量以及它如何影响决策。 搜索引擎上有关数据质量这一术语多达600万项，这清楚地表达了数据质量的重要性及其在决策场景中的关键作用。了解数据有助于对其进行分类和鉴定，以便在所需场[详细]
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大数据和人工智能如何完全改变支付方式
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：157
事实表明，数据技术的进步和发展使虚拟卡和电子钱包更适合支付管理。 数据如今已经成为企业必不可少的资产，而金融行业是从数据中受益的主业行业之一。通过解释和分析数据，企业可以了解和预测趋势、提高安全性，并做出数据驱动的决策。大数据和人工智能技[详细]
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数据科学家将数据科学技能转化成收入的最佳方式
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：57
各种数据如今呈现出爆炸式增长，这为数据科学家创造了更多获利的机会，可以将其具有的数据科学技能实现货币化，从而赚取更多的收入。从数据科学中获得收入有多种方法，因为数据科学是有效数据管理的广阔领域。除了在知名公司从事朝九晚五的专业工作之外，[详细]
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如何创建有效的大数据战略?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：104
数据如今成为了企业的最大资产之一。因此，制定正确的数据策略至关重要。企业需要了解可以做些什么来充分利用他们的数据以及如何构建数据策略。归根结底，重要的是实现企业的目标。 首先，需要了解构建数据策略的重要性。数据增长的程度不能仅仅用语言来表[详细]
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如何通过6个步骤获得对数据和分析战略的认可
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：59
首席数据官实施有效的业务决策需要数据，但发现很难将数据与特定的业务收益和结果有效地联系起来。Gartner公司在2021年对首席数据官进行的一次调查发现，27%的受访者表示这些结果是通过创收或贡献来衡量的，只有17%的受访者表示达到了目标。 Gartner公司副[详细]
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2022年大数据分析的十大趋势和预估
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：162
研究表明，大数据分析的一些发展趋势将为企业的未来发展做好准备。 大数据分析如今成为政府部门和私营企业以及医疗机构抗击新冠疫情的重要资源。这在很大程度上要归功于云计算软件的发展，很多企业现在可以实时跟踪和分析大量业务数据，并相应地对其业务流[详细]
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企业2022的年数字营销策略必定包含的5个数据点
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：79
大数据技术在企业的数字营销策略中可能非常重要，但前提是专注于正确的数据点。 企业必须关注重要的数据点!数字营销基于直觉的日子已经一去不复返了。很多人知道数据对于成功的战略至关重要。但困难的是知道要关注哪些数据点如何将信号与噪声分开。 如今，[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：64
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 Metast[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：147
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[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：171
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[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：167
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[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：164
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：165
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：57
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[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：160
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[详细]
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AI大模型 为产业智能化提升开闸放电
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：161
人工智能作为新一代产业变革的核心驱动力之一，其发展已经从大炼模型逐步迈向炼大模型的阶段。通过设计先进的算法，整合尽可能多的数据，汇聚大量算力，集约化地训练大模型，从而服务更多的企业，正在成为人工智能发展的新趋势。 机器人小科亮相国家十三五[详细]
