技巧
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如何快速上线一个BI系统
2012-05-07当Zach Leber回忆他以助理总裁的身份来到美国哈佛-麻省理工博德研究所的时候,最棘手的工作不是做DNA的测序,而是重建整个BI系统。
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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 […]
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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 […]
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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 […]
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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 […]
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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。