技巧
-
保障数据仓库的数据安全性和可用性
2012-05-23在解决数据仓库的安全性方面，有两个特别重要的问题。一是数据仓库必须能够控制数据访问权限；二是，提供业务持续性和灾难恢复。
-
TechTarget分析师：大数据分析并非全新产物
2012-05-23很多企业都正在考虑、计划或实行“大数据”分析项目，但什么是大数据？目前它的定义还在不断变化，对于不同的人群就会产生不同的意义。
-
制造业BI系统的五个最佳实践
2012-05-20BI在制造行业的应用还处在新生阶段，目前主要是对来自事务处理应用（如ERP）的内部数据做分析和报表。
-
评估数据仓库的五个步骤
2012-05-17制定评估标准时应尽量避免制定功能冗长的清单，因此这样缺乏针对性。标准应该紧密联系自身的需求，而不是去追求功能最强大的软件。
-
浅议企业竞争力的数据分析
2012-05-17当下，企业面对的外部竞争压力越来越大，如何科学、有效的将外部的竞争压力化解为企业内部发展的动力。
-
使用变化数据捕获提高BI报告的准确性
2012-05-15在大型商业智能系统或数据仓储上工作时，我们常常面临的问题就是数据及时性。本篇技巧向你介绍了SQL Server 2008中的BI特征：change data capture(CDC)。
-
大数据实时性需求挑战BI 数据集成过程
2012-05-15BI系统以及后端支持的数据仓库好坏取决于进入其中的数据质量。如果没有正确地处理BI集成过程，那么终端用户，甚至整个组织都可能会有麻烦。
-
部署数据仓库一体机时需避免的三大问题
2012-05-14企业在决定购买数据仓库集成设备，在对要实施的产品做好了选型之后，项目管理阶段就开始了，其目标就是成功地交付能满足特定业务和技术需求的数据仓库系统。
-
Hadoop工具降低分布式计算环境复杂度
2012-05-10随着使用Hive作为数据源来支持Hadoop的BI工具不断涌现，也就是目前许多厂商在做的，如Oracle、Teradata等，会让Hadoop变得更容易接受一些。
-
解读SAP BusinessObjects BI 4.0数据服务功能
2012-05-09SAP BusinessObjects Data Services（数据服务）不仅仅是一个提取、转换和加载(ETL)工具，而且是一个与许多传统SAP产品集成的数据质量套件。
分析 >更多
-
数据分析中使用的4种模拟模型
随着企业在预测分析和数据驱动决策方面的进步，模拟模型开始出现新的用例。 大多数数据分析技术都源于赌博游戏。例 […]
-
数据产品的重要性
如果企业将数据视为产品，而不仅仅是业务运营的副产品，企业将可以创造巨大的价值。数据产品可将原始数据转化为影响组 […]
-
5个分析趋势：代理AI、数据作为产品等
代理AI，即自主使用AI来执行特定任务，去年成为数据管理和分析领域的主要趋势。 元数据管理专家Collibra […]
-
2024年6个趋势影响数据管理、分析
在过去的12个月里，影响数据管理和分析的顶级趋势是生成式AI代理的兴起。 另一个趋势是数据平台（包括数据库、数 […]
电子杂志 >更多
-
《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。
-
《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。