技巧
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开放的思维理念有助于预测分析项目的成功
2012-10-25近两年来,很多企业都不愿意放过每一条可用的数据,这样的分析使用趋势已逐渐成为热潮。那么,这种信息收集方法正确吗?
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可口可乐:不要踩踏数据的“雷区”
2012-10-24近期,在伦敦的大数据欧洲会议(Big Data Europe event)上,专家建议企业不要跨越数据的“警戒线”,且需注意数据有可能成为一堆“腐烂的水果”。
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分析技术专家不容忽视的四点事实
2012-10-21Jeff Zeahan是美国咨询公司Z Solutions Inc.的总裁,他认为,分析技术专家的工作根本与分析业务无关,他们只是销售员,或者称为“改变的仲裁者”。
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大数据服务供应商的分析技术新世界
2012-10-11在Gartner的发展规律周期(hype cycle)中,大数据还在节节高升,一个全新的大数据服务供应商类别又诞生了。这一消息对MetaScale是最不陌生的了。
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妨碍数据集成工具应用的错误想法
2012-09-27毫无疑问,数据集成技术是一项好技术。数据集成软件曾经主要由提取、转换和加载(ETL)工具构成,但是现在已经发生很大变化。
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如何打造优质的BI仪表盘
2012-09-25今天的商业世界瞬息万变,企业高管们都在渴求企业性能方面的实时信息,希望遇到问题可以及时解决。
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移动BI应用项目不能只做表面工作
2012-09-24功能性强、用户友好的移动设备和应用程序让企业高管和业务用户在移动BI开发支持方面有了信心。
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解读Redis应用层协议
2012-09-23本文内容来源于Redis的官方文档,对Redis自己的应用层协议进行了详细深入的讲解,由@JeremyWei同学进行翻译并分享给大家。
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业务部门在BI管理中的地位
2012-09-23Forrester分析师Boris Evelson认为,由于业务用户与BI系统数据的接触最多,所以他们的参与对BI管理应用的成功实施至关重要。
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六步轻松实施数据集成
2012-09-17现在,数据集成解决方案越来越多地被企业采用,以支持日渐纷杂的业务项目和技术实施。然而,在进行数据集成部署的过程中,企业必须要有充分的把握才会成功。
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企业商业智能的10大好处
商业智能(BI)软件的起源可以追溯到20世纪60年代基于大型机的决策支持系统,随后BI技术在不断发展,以应对数 […]
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生成式AI会取代数据分析师吗
生成式AI不会取代数据分析师的工作。在很多领域,人工智能都无法取代人类,特别是那些需要人类同理心和洞察力的领域 […]
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数据分析中的9种偏见以及如何避免
偏见会通过多种方式出现在分析中,从如何假设和探索问题到如何采样和整理数据。对于任何处理数据的人来说,解决偏见应 […]
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数据即产品:提供分析使用率的方法
企业正在寻求新方法以让更多员工开始使用分析工具,其中数据即产品的方法开始快速兴起。 研究表明,企业内使用数据的 […]
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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。