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最大化数据分析价值的5种方法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-10 热度：159
数字时代使大多数企业追求数据驱动战略的成果，但确保获得回报比大多数人想象的要微妙得多。 许多企业都在收集大量数据并对其进行分析，而通过分析这些数据获得最佳商业价值完全是另一回事。 在分析工具上投入巨资的企业可能没有找到方法来确保其努力带来[详细]
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运用大数据进行营销的9种最佳方法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-07 热度：154
大数据驱动营销业务的发展如今比以往任何时候都更加重要，所以需要战略性地使用这些实践。 对于很多企业来说，大数据已经成为一项非常具有价值的技术资产，并利用大数据改善业务。数据分析和人工智能技术的一些最佳实践已经出现在营销领域。 数据驱动营销[详细]
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2022年数据可视化的主要趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-07 热度：156
大数据改变不同行业的例子不胜枚举。它可以用于减少交通堵塞、个性化产品和服务、改善视频游戏体验等视觉效果。 毫无疑问，大量非结构化数据的收集和分析已经是一个巨大的突破。人们需要了解数据可视化及其在大数据应用中的作用。 如果没有将人们所寻找的[详细]
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组建高效分析团队的7个最佳实行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-07 热度：169
数据驱动的成功取决于强大、多样化、跨职能的数据团队。IT领导者需要采用创建和维护团队的技巧，以提供敏锐的数据洞察力。 如果企业部署了最新和最好的数据分析工具，但未能组建高效的分析团队，那么会发生什么?将会失去创收机会，并浪费大量的时间和费用[详细]
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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：2022-04-07 热度：79
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：2022-04-07 热度：74
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：2022-04-07 热度：191
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：2022-04-07 热度：78
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：2022-04-07 热度：114
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：2022-04-07 热度：188
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：2022-04-07 热度：131
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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为何成功的数据网格实施需要数据虚拟化？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-06 热度：147
组织多年来的一贯做法是将所有数据整合到单一位置，例如数据仓库或近年来兴起的数据湖。但是，集中式数据基础架构的一些弊端已初现端倪： 1. 集中式数据团队对数据的了解程度无法与只专注于全部数据中特定部分的具体业务团队相提并论。 2. 集中式数据基础架[详细]
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智能交通：数据技术在交通行业的应用
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-06 热度：114
最近几年，城市机动车保有量增长惊人，客车、面包车、私家车甚至是摩托车的年平均增幅达到了15%以上。根据分析，当车辆保有量年增长率超过20%的话，将会引起当年以及之后几年城市交通建设速度难以匹配保有量增长，引发交通问题。 现阶段我国城市路网存在着密[详细]
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2022年三个重要的数据分析趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-06 热度：128
数据分析是一个不断发展的领域。2020年初发生新冠疫情成为主要的破坏因素，企业需要大力投资数据分析以支持其数字化转型。 在新冠疫情蔓延初期，很多企业减少开支并专注于其他紧迫的优先事项(例如支持员工远程工作)，这似乎可能会阻碍数据和分析的进步。但是[详细]
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大数据技术的用途和它的五大关键原理
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-06 热度：181
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程是指大数据的规划建设运营管理的系统工程;大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数[详细]
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2022年数据仓库安全优质实践
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-06 热度：87
数据仓库(data warehouse)的安全性对于在一个位置收集所有关键数据的企业来说至关重要。未经授权进入数据仓库可能会导致重大和毁灭性的业务后果，包括泄露客户信息、暴露高级商业机密或知识产权等。 在本文中，我们将探讨可以帮助企业组织保持信息和软件安全[详细]
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怎样构建政务大数据生态
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-06 热度：165
政务大数据的重要价值和发展前景早已不言而喻。近年，全国各地不乏挖掘和利用政务大数据价值的探索实践。 但是，由于受惯性思维影响，项目模式仍被普遍套用到政务大数据工作上，从实际效果看并不理想，政务大数据成果的数量和质量都很不够，远远不能满足政府[详细]
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基于数据分析给出运营建议，该咋整？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-06 热度：167
有同学问：如何基于数据分析提出运营建议，今天我们拿个简单的题目来举例。这个题目陈老师之前讲过，有印象的同学应该还记得。再举一次，是因为每到招聘季都有人把它搬出来，而且有关它的大部分讲解，都是错的。 已知，下图是某个电商一周销售金额走势(具体[详细]
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生活里无处不在的数据分析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-06 热度：198
很多时候，会被一些刚刚入门或者入门两三年的同学问：数据分析就是提数据吗？为什么我感觉我像个工具人一样天天写SQL做报表呢？！ 每到这个时候，我就想起来了我入行的那个夏天，每天乐此不疲的跑着SQL。好像自己那会儿没有思考过这个问题，也没有怀疑过说数[详细]
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真正指挥大规模战争的其实是大数据与人工智能？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-06 热度：98
大数据和人工智能到底有多强?大部分人仍然没有直观体会，但实际上已经渗透进当今地球和人类活动的方方面面。也正在深刻地改变世界的固有形态。那些过去的超级强国，在这方面仍然遥遥领先，而那些没有跟上潮流的90%以上的国家，其实早就彻底躺平;最主要的是那[详细]
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数据分析师七大能力梳理标签体系
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-06 热度：99
这次分享一个更高级能力：构造标签体系。在提升能力的顺序上，当然是先会打一个标签，再会搞整个体系了。 一、什么是标签体系? 围绕一个业务场景，实现业务闭环操作的若干个标签组合，称为标签体系。之所以需要标签体系，是因为单一的标签没办法满足闭环操作[详细]
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人工智能怎样重塑营销受众洞察力
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：148
事实证明，人工智能是扩大企业营销范围的福音！ 近几十年来，社交媒体平台和搜索引擎的流行已将营销从基于心理学的努力转变为衡量和跟踪一切的努力。使用正确的方法，一家公司现在可以科学地规划通往顶端的道路。 随着技术的进步，人工智能 (AI) 在越来越多[详细]
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BearingPoint分析——2022年的五大技术趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：65
BearingPoint调查了近1000名IT顾问，以了解未来一年IT领导者将关注哪些技术领域。 管理和技术咨询公司BearingPoint表示，2022年的五大技术趋势是： 负责任的人工智能 边缘的云 网络安全网 嵌入式数据和分析 连接的传感器和机器 BearingPoint 全球技术领导者[详细]
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在智能建筑中完美利用人工智能
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：110
人工智能是智能建筑难题中最关键的部分之一。没有它，一座建筑几乎不能被描述为智能它使建筑业主和管理者所依赖的很多东西能够为他们的居住者每天创造最安全和最舒适的体验。 建筑平台首先应从建筑管理系统和其他智能技术中收集数据，以从不同来源收集数据[详细]
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实现工业 4.0 的重点
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：111
英国数学家克莱夫汉比（Clive Humby）被认为是数据是新的石油这一公理的创造者。在人们收集和囤积各种信息的背景下，他的精辟表述经常被重复通常没有注明出处。数据勘探者们不知从哪里冒出来进行钻探。但是Humby的措辞并没有到此为止;它继续。他接着说:它是[详细]
