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数据科学项目失败的原由
所属栏目:[资源] 日期:2022-03-31 热度:119
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[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:[资源] 日期:2022-03-31 热度:60
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[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:[资源] 日期:2022-03-31 热度:93
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[详细]
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Google BigQuery是大数据分析的将来吗?
所属栏目:[资源] 日期:2022-03-31 热度:151
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[详细]
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大数据为企业带来的益处
所属栏目:[资源] 日期:2022-03-31 热度:62
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[详细]
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数据剖析如何在幕后改善客户旅程
所属栏目:[资源] 日期:2022-03-31 热度:161
在广泛使用大数据分析技术之前,企业管理人员几乎做出的每个决策都是猜测的结果。他们无法真正预见未来,也无法正确预测任何特定行动方案的结果,因此基本上采用有根据的猜测,并发现问题所在。如今可以查看从各种来源收集的数据,从而以更高的确定性找出[详细]
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大数据导致 网站管理和发展的巨大改变
所属栏目:[资源] 日期:2022-03-31 热度:179
大数据的进步和发展促使网站开发行业发生了一些令人印象深刻的变化。 多年来,网站开发行业一直处于技术变革的最前沿。网络开发者也是最早适应和采用大数据和机器学习技术的人员之一。 大数据如何影响网站开发行业?以下是一些最大的变化。 (1)更有效地使用[详细]
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大数据分析工具必须具备的基本特性
所属栏目:[资源] 日期:2022-03-31 热度:179
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[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:[资源] 日期:2022-03-31 热度:56
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[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:[资源] 日期:2022-03-31 热度:130
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[详细]
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现代数据分析的角度
所属栏目:[资源] 日期:2022-03-31 热度:159
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[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:[资源] 日期:2022-03-31 热度:54
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:[资源] 日期:2022-03-31 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[详细]
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如何构建以数据为中心的框架
所属栏目:[资源] 日期:2022-03-31 热度:124
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[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:[资源] 日期:2022-03-31 热度:98
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[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:[资源] 日期:2022-03-16 热度:97
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:[资源] 日期:2022-03-16 热度:151
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[详细]
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数据研发该怎样做好业务方管理
所属栏目:[资源] 日期:2022-03-16 热度:162
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[详细]
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你真的明白ELT和ETL吗?
所属栏目:[资源] 日期:2022-03-16 热度:67
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:[资源] 日期:2022-03-16 热度:85
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[详细]
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Kyligence 智能管理,使数据价值最大化
所属栏目:[资源] 日期:2022-03-16 热度:165
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[详细]
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在云中实施大数据的详情剖析
所属栏目:[资源] 日期:2022-03-16 热度:187
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[详细]
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2022年实时数据管理趋向
所属栏目:[资源] 日期:2022-03-16 热度:106
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[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:[资源] 日期:2022-03-16 热度:178
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[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:[资源] 日期:2022-03-16 热度:119
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[详细]