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通过更好的数据质量改进决策的8个重要提醒
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：90
企业对良好数据质量的需求日益增长，人们需要了解如何获得良好的数据质量以及它如何影响决策。 搜索引擎上有关数据质量这一术语多达600万项，这清楚地表达了数据质量的重要性及其在决策场景中的关键作用。了解数据有助于对其进行分类和鉴定，以便在所需场[详细]
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大数据和人工智能如何完全改变支付方式
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：104
事实表明，数据技术的进步和发展使虚拟卡和电子钱包更适合支付管理。 数据如今已经成为企业必不可少的资产，而金融行业是从数据中受益的主业行业之一。通过解释和分析数据，企业可以了解和预测趋势、提高安全性，并做出数据驱动的决策。大数据和人工智能技[详细]
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数据科学家将数据科学技能转化成收入的最佳方式
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：144
各种数据如今呈现出爆炸式增长，这为数据科学家创造了更多获利的机会，可以将其具有的数据科学技能实现货币化，从而赚取更多的收入。从数据科学中获得收入有多种方法，因为数据科学是有效数据管理的广阔领域。除了在知名公司从事朝九晚五的专业工作之外，[详细]
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如何创建有效的大数据战略?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：193
数据如今成为了企业的最大资产之一。因此，制定正确的数据策略至关重要。企业需要了解可以做些什么来充分利用他们的数据以及如何构建数据策略。归根结底，重要的是实现企业的目标。 首先，需要了解构建数据策略的重要性。数据增长的程度不能仅仅用语言来表[详细]
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如何通过6个步骤获得对数据和分析战略的认可
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：102
首席数据官实施有效的业务决策需要数据，但发现很难将数据与特定的业务收益和结果有效地联系起来。Gartner公司在2021年对首席数据官进行的一次调查发现，27%的受访者表示这些结果是通过创收或贡献来衡量的，只有17%的受访者表示达到了目标。 Gartner公司副[详细]
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2022年大数据分析的十大趋势和预估
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：186
研究表明，大数据分析的一些发展趋势将为企业的未来发展做好准备。 大数据分析如今成为政府部门和私营企业以及医疗机构抗击新冠疫情的重要资源。这在很大程度上要归功于云计算软件的发展，很多企业现在可以实时跟踪和分析大量业务数据，并相应地对其业务流[详细]
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企业2022的年数字营销策略必定包含的5个数据点
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-31 热度：181
大数据技术在企业的数字营销策略中可能非常重要，但前提是专注于正确的数据点。 企业必须关注重要的数据点!数字营销基于直觉的日子已经一去不复返了。很多人知道数据对于成功的战略至关重要。但困难的是知道要关注哪些数据点如何将信号与噪声分开。 如今，[详细]
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数据项目成功的三个必不可少的元素
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：134
Carhartt公司首席数字与信息官John Hill表示，在疫情爆发时，职业装公司Carhartt可能与虚拟的合作组织相差甚远。但也像其他组织一样，Carhartt不得不重新思考在当今的混合工作环境下如何完成工作。 以下是经过编辑的对话节[详细]
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大数据与Hadoop的几大优点
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：116
Hadoop与竞争对手相比有哪些优势？ 到目前为止，人们可能已经听说过ApacheHadoop。这个名字来源于一只可爱的玩具大象，但Hadoop只不过是一个毛绒玩具。Hadoop是一个开源软件项目，它提供了一种存储和处理大数据的新方法。 以下来看看。 1. Hadoop是可扩展[详细]
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数据研发该怎样做好业务方管理
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：107
伴随着业务的发展，业务方通常会提各种各样的数据需求。面对繁杂的需求，数据研发可能会遇到下面这些问题： 面对这些问题，我们需要学会做好业务方的管理，这样才不至于让自己陷入被动的深渊而不能自拔。 窘境 面对源源不断的需求，数据研发会越发地感觉到[详细]
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你真的明白ELT和ETL吗？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：196
ETL 和 ELT 有很多共同点，从本质上讲，每种集成方法都可以将数据从源端抽取到数据仓库中，两者的区别在于数据在哪里进行转换。 接下来，我们一起详细地分析一下 ETL 和 ELT各自的优缺点，看看在你们现在的业务中用哪种方式处理数据比较合适。 1.ETL ETL -[详细]
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社交媒体分析在未来业务中将发挥着至关重要的用处
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：152
聪明的企业需要知道如何利用数据分析来充分利用他们的社交媒体战略。如果他们采用数据驱动的社交网络方法，他们将获得更多收益。 数据分析和社交媒体可以很好地齐头并进。事实上，有一个完整的领域被称为社交媒体分析，IBM上的这篇文章对此进行了描述。这[详细]
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Kyligence 智能管理，使数据价值最大化
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：178
对于当今的企业来说，如何精细化运营来降本增效是其面临的最为重要的问题，而深度挖掘数据、充分利用数据的价值是企业精细化运营必不可少的一环。相关数据显示，72%的企业首选大数据应用需求是基于客户行为分析的大数据营销,其次产品创新、风险预测、供应[详细]
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在云中实施大数据的详情剖析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：74
在云中实施大数据的详情剖析： 1、关于云计算 云是IT行业的热门话题。它的受欢迎程度越来越高，越来越多的公司正在使用它。简单来说，云是可以存储和访问数据、程序和其他信息的异地位置。信息存储在使用网络连接的服务器上。这个异地位置就是云。 云很重[详细]
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2022年实时数据管理趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：187
数据现在必须实时流式传输，从而实现更快的可扩展性和出色的敏捷性。 随着数字化转型计划的顺利进行，公司正在投资于获取大量数据的战略，使他们能够在关键时刻做出正确的决策。处理这种数据存储的庞大数量和复杂性极具挑战性。 组织将需要实时从流数据中[详细]
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不会体系化建模，那数据治理不就是乱来吗？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：107
本文基于美团配送数据治理的历程，重点和大家分享一下配送数据底座的建设与实践。如何通过体系化建模建立起数据定义到数据生产的桥梁，达成数据定义、模型设计、数据生产三个环节的统一，消除因数据标准缺失和执行不到位引发的数据信任问题，在高质量地实[详细]
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聊聊HBase海量数据高效入仓处理方案
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：55
方案背景 现阶段部分业务数据存储在HBase中，这部分数据体量较大，达到数十亿。大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中，进行离线分析，目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。该种方式具有以下痛点： 需要对HBase表进行全表扫描，对[详细]
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AI智能巡检机器人助力创造数智化无人值守机房
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：198
由中国移动北京公司（北京移动）承建的AI智能巡检机器人项目已于今年2月具备交付条件，在中国移动国际信息港四号基地配电室投入使用。这是首个在北京落地的集数字化运维、智能化巡检和无人化值守三大功能于一体的数智化无人值守机房。 记者在无人值守机房[详细]
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十个 Python 小秘诀，覆盖了90%的数据分析需求！
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：117
数据分析师日常工作会涉及各种任务，比如数据预处理、数据分析、机器学习模型创建、模型部署。 在本文中，我将分享10个 Python 操作，它们可覆盖90%的数据分析问题。有所收获点赞、收藏、关注。 1、阅读数据集 阅读数据是数据分析的组成部分，了解如何从不[详细]
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大数据转型方式首推数据湖！
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：87
数仓技术应对关系型结构化数据游刃有余，但对于多元异构数据，却爱莫能助。最近行业大佬都在聊怎么部署数据湖，这波操作未来走向如何？ 数据湖技术能够实现全量数据的单一存储，通常存储原始格式的对象块或者文件。 更为人性化的是，数据湖可根据企业的业[详细]
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AI大模型 为产业智能化提升开闸放电
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：51
人工智能作为新一代产业变革的核心驱动力之一，其发展已经从大炼模型逐步迈向炼大模型的阶段。通过设计先进的算法，整合尽可能多的数据，汇聚大量算力，集约化地训练大模型，从而服务更多的企业，正在成为人工智能发展的新趋势。 机器人小科亮相国家十三五[详细]
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建议收藏！大数据分析如何协助企业成长
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：83
您是否知道，95%的企业表示管理非结构化数据对他们的业务来说是个问题？ 不幸的是，我们今天生成的所有数据都是非结构化的。因此，分析数据既困难又昂贵，这解释了为什么它是大多数公司的主要问题。 数据分析可以告诉您业务的健康状况，以便您对业务中发生[详细]
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数据是新石油，提炼新石油要遵循几个准则
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：114
数据是新的石油，因为数据可以被用来获得洞察。根据公司的业务，洞察可以提高客户留存率、提升销售、产生新的收入模式、广告等等。如果数据是新的石油，洞察就是新的财富。 由于计算、物联网、机器生成的数据等方面的进步，数据量现在正在爆炸式增长。因此[详细]
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将大数据转化为营销收入的几个窍门
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：116
通过分析客户的数据，可以通过提供改进的商品或服务轻松识别和满足消费者的需求。这还消除了营销策略师的猜测，因为他们可以快速确定客户的购买行为，并将其作为营销活动的基[详细]
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SparkSQL 在企业级数仓建设的优点
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：133
Apache Hive 经过多年的发展，目前基本已经成为业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具，Hive 已经不单单是一个技术组件，而是一种设计理念。Hive 有 JDBC 客户端、支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服务器、管理元数据服务的 Hive Metast[详细]
