分析
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2014年大数据发展方向预测
2014-01-12更多的数据仓库将部署企业数据中心,2014年将会看到大多数公司的数据中心把数据提取处理和数据从企业数据仓库卸载到Hadoop,这样Hadoop将成为企业中心
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调查:大数据项目已经初见成效
2014-01-07数据分析是发现商机、提高业务洞察力的重要手段之一。先进的内容管理、搜索、商务智能等大数据技术更是将数据分析推向了新的平台。
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你的大数据团队缺人吗?
2014-01-06成功的大数据团队需要三驾马车:一位业务分析师、一位机器学习专家和一位数据工程师。与其指望一位大数据“救世主”,不如重点关注如何搭建成功的大数据团队。
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2014年ECM市场发展趋势预测
2014-01-06在今年的ECM市场上,并购和收购也会很多,不过鉴于ECM市场还处于早期发展阶段,并购和收购将主要以增强现有产品的功能为主,而非市场份额。
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我们为什么要关心非结构化数据?
2014-01-05非结构化数据随着大数据时代的到来而进入了我们视线,同时它也是我们在谈到大数据时提到最多的一个挑战。
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实时分析帮助提升客户服务
2014-01-02实时分析在企业大数据战略中扮演者重要的角色。通过对快速变化的数据流进行实时分析和即席查询,企业可以获得更多信息,建立良好的客户关系。
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TechTarget调查:大数据项目走向主流
2014-01-02部署大数据最多的是大型互联网企业,关注的技术主要在于Hadoop,NoSQL数据库等,不过迄今为止,真正使用大数据技术的还在少数。
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数据可视化需要与业务紧密结合
2014-01-01数据可视化软件正在改变业务用户和数据分析师处理公司信息的方式。较之于传统的报表和分析技术,数据可视化工具可以更直观地呈现、处理数据。
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数据分析市场上的真真假假
2013-12-30关于数据分析和大数据的宣传攻势一直很猛,甚至于掩盖了真正需要的技术和战略。所以2014年最重要的就是炼就一双“火眼金睛”。
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“实时分析”应对快速变化的数据
2013-12-26人们已经进入社交媒体的时代,客户都在用Facebook和Twitter等社交工具和组织交流。而组织对于负面消息的反应时间越长,这条消息带来的影响就越大。
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《数据价值》2017年9月刊·HR也搭上AI这班“顺风车”
人工智能应用程序为一系列业务流程提供了宝贵的洞察力和帮助,而今天的应用只是冰山一角。而且AI不是人的替代品,AI将补充人类的工作或接管不需要复杂决策技能的重复性任务。
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《数据价值》2017年3月刊·当预测模型失败了
随着大数据环境的不断发展,集成和准备分析数据的工作正在发生显著的变化。