技巧
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数据分析不使用Hadoop的五大理由
2012-05-01解决大数据分析的问题上人们误认为Hadoop可以立即有效工作,而实际上“对于简单的查询,它是可以的。但对于难一些的分析问题,Hadoop会迅速败下阵来。
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如何选择合适的数据仓库架构
2012-04-25在为业务设计数据仓库时,当前最常讨论的两种方法是Inmon和Kimball方法。关于哪种方法更好、哪种更高效的争论已经持续了好几年,但是一直没有一个明确的结论。
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保证无风险升级SQL Server报表服务
2012-04-24无论何时要执行SQL Server升级,都要承担一定的风险,例如服务器或者应用服务有可能会中断。当这种情况发生时,就需要恢复到以前的版本、恢复配置和数据库等。
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应对内存BI项目的潜在挑战
2012-04-22与其它类型的技术项目一样,内存分析软件的部署存在一定的潜在挑战。但是IT分析师们和顾问们认为,只要精心准备,这些挑战应该不成问题。
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企业需要什么样的数据科学家
2012-04-11企业需要的数据人才大致分为几类,主要包括产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。
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数据科学、机器学习与AI:如何协同工作
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 […]
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新年值得关注的分析趋势
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 […]
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DataOps架构助力分析策略
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 […]
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建立数据驱动文化始于赋权
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 […]
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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。