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分析

  • 下一代数据科学家

    2021-06-13

    最近，每个人都想成为数据科学家。很多媒体宣称，数据科学家被认为是“最热门”的工作。然而，随着数据科学的技术基础 […]

  • AI功能成为收购目标

    2021-06-06

    近几个月来，分析供应商之间的并购活动有所增加。 在2019年6月Salesforce以157亿美元收购Tabl […]

  • 2021年值得考虑的15种数据科学工具

    2021-04-25

    企业数据的数量和复杂性正不断增加，同时，数据在企业决策和战略规划中发挥核心作用，这推动着企业投资于人员、流程和 […]

  • 自助分析最佳做法：数据治理

    2021-01-31

    数据治理做法出现在由经验丰富的分析人员组成的小型团队负责大量BI和分析的时代。在数据治理早期，数据数量的增加和 […]

  • 数据科学、机器学习与AI：如何协同工作

    2021-01-10

    现在企业都拥有海量数据。就在十年前，千兆字节的数据似乎还很庞大。而如今，有些大型企业已经在管理泽字节数据。为了 […]

  • 新年值得关注的分析趋势

    2021-01-03

    在2020年，COVID-19疫情让各种规模的企业都意识到数据驱动型决策的重要性，而在2021年，预计将推动市 […]

  • DataOps架构助力分析策略

    2020-11-01

    根据最近Forrester Research的博客文章显示，只有20%的原始业务和运营数据进入到分析数据库和应 […]

  • 建立数据驱动文化始于赋权

    2020-10-19

    企业必须建立数据驱动文化。 数据使很多企业能够推动企业发展，并度过COVID-19疫情带来的经济危机；数据还可 […]

  • 建筑业利用分析技术挽救生命

    2020-09-20

    建筑业利用分析技术可挽救生命。 对于很多企业来说，商业智能是关于底线，关于提高效率和提高利润。但是对于建筑项目 […]

  • RPA和分析协同工作的9种方式

    2020-09-13

    RPA通常被视为一种自动化工具，现在企业逐渐意识到这些工具也可以帮助实现自动化各种分析过程。 企业正在越来越多 […]

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