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从 垃圾 数据到数据完整性的转变
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:91
数据产生的速度越来越快,这已经不是什么秘密。根据IDC的数据,由于在家里工作、学习和做事的人数突然增加,2020年产生和复制了更多的数据。此外,据预测,未来5年创造的数字数据量将是数字存储出现以来所创造数据量的两倍以上。 但这引出了一个问题,这些[详细]
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50%企业数据治理失败!这九大要素才是成功关键
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:165
知名咨询公司Gartner的调研显示,在实施数据治理的企业中,有34%的企业数据治理处于良性建设阶段,有近50%的企业数据治理并未取得理想的效果,仅有16%的企业数据治理效果显著,处于行业领先水平。 1.数据战略 很多企业都说自己重视数据,但是能规划出明确[详细]
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大数据时代下如何保障信息安全?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:105
大数据时代下如何保障信息安全? 1.大数据时代已来 随着网络时代日益信息化,移动互联网、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆土与应用领域,我们正处在一个数据爆炸性增长的 大数据时代,大数据对社会经济、政治、文化,生活等方面产生深远的影响,大[详细]
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为什么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:2022-05-20 热度:123
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[详细]
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智能交通 大数据科技在交通领域的应用
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-19 热度:128
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[详细]
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2022年三个主要的数据分析趋向
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-19 热度:134
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[详细]
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大数据技术的用处和它的五大核心原理
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-19 热度:150
大数据的用途 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[详细]
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基于数据解析给出运营建议 咋整?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-19 热度:170
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[详细]
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生活中无处不在的数据解析
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-19 热度:68
关于数据分析的问题 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[详细]
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真正指挥大规模战争的其实为大数据和人工智能?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-19 热度:130
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[详细]
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数据分析师七大实力 梳理标签体系
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-19 热度:198
大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。 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[详细]
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大数据分析是啥?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-19 热度:59
大数据分析:是指对规模巨大的数据进行分析,大数据可以概括为:数据量大,速度快,类型多,价值、真实性。 大数据可以概括为5个V, 数据量大、速度快、类型多、价值、真实性。 1.可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具[详细]
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大数据研究引用挑战预测增加
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-19 热度:178
尽管大数据行业有大量的软件平台和产品、开发人员和数据专业人士,以及许多热心的爱好者,但对于专业数据工作者和管理人员来说,在企业中实施数据战略仍然存在一些担忧和障碍。 数据分析平台提供商Unsupervised公司日前发表了一项名为2022年大数据恐惧和预[详细]
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专家视点 数据无处不在的云原生途径
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-19 热度:119
使用 Kubernetes 进行架构是必不可少的核心部分,它使数据分析异常灵活,可在业务需要的任何地方运行,并以高并发、高性能、效率和可用性大规模运行。 从金融服务和保险到制造和医疗保健等垂直领域的无数企业发现,他们需要公共和私有云、混合和边缘部署来[详细]
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大数据安全在云中的几个最优秀实践
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-13 热度:110
在处理云中的大量数据时,企业需要主动采取安全措施。不要等待威胁发生,应该首先采用一些安全方面的最佳实践。 任何大数据项目都涉及存储和处理大量数据,其中可能包括敏感信息或个人身份识别内容。解决云计算中的大数据安全问题需要采用各种最佳实践。[详细]
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选择分析工具时要考虑的元素
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-13 热度:113
管理咨询机构Aspirant公司在调查报告中指出,随着人工智能(AI)的发展,各行业领域产生了大量数据,而这些数据对于企业都非常有帮助,但许多人不知道如何评估或分析如此大量的信息。 企业将引入或采用大量的分析解决方案,这些解决方案大多具有相似的特性和[详细]
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为何预测分析对零售企业如此重要
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-13 热度:132
预测分析是一种对企业越来越重要的策略。利用机器学习来分析企业收集的数据,现在可以用于对未来做出更准确的预测。虽然它在许多行业中的使用时间比许多人想象的还要长,但由于其复杂性和高昂的成本,该过程的采用率通常很低。然而,大数据和越来越多的可[详细]
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预测分析的几个胜利案例
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-13 热度:116
多年来,企业一直在努力发展其分析能力,这不仅是为了了解过去的表现,而且是为了预测趋势和未来事件,以提高敏捷性。越来越多的公司正在部署预测分析工具,以提高自身的服务效率、开发产品、发现潜在威胁、优化维护工作,甚至挽救生命。 预测分析工具会将[详细]
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大数据解析如何影响供应链?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-13 热度:167
多年前,很多供应链的范围都在国内或本地,通常是比较简单的过程。全球化进程与技术进步相结合,为供应链增加了新的活力,但也使其变得更加复杂。最终,大数据作为一种用户友好的重要资产,并改变了供应链。但大数据给行业带来的最有价值的东西是什么?其答[详细]
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数据科学项目失败的原由
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-13 热度:67
如今,数据科学几乎都会引起IT和业务主管们的兴趣。但数据科学确实会出问题。 事实上,利用科学方法、流程、算法和技术系统从结构化和非结构化数据中获取各种见解的数据科学项目可能会以多种方式失败,从而导致时间、金钱和其他资源的浪费。存在缺陷的项目[详细]
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从人工智能到团队协作 数据科学家的7项关键技能
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-13 热度:116
如今的数据科学家具有的技能不仅需要精通人工智能和Python,还需要擅长与企业高管进行沟通。 美国劳工统计局将数据科学家列为未来增长最快的15个职业之一,预计在未来10年的工作岗位增长率将达到31%。随着数据日益成为所有企业的命脉,数据科学家不仅需要[详细]
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将让业务繁荣发展的十大数据分析趋向
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-13 热度:83
企业需要发现数据分析技术的一些发展趋势,以轻松预测客户需求、个性化内容并实现业务目标。 行业专家Geoffrey Moore在一本著作中指出,如果没有大数据分析,企业的发展可能会很盲目,就像在高速公路上游荡的鹿一样。 根据调研机构Gartner公司的调查,企业[详细]
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Google BigQuery是大数据分析的将来吗?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-13 热度:161
考虑到Google BigQuery提高效率以及轻松存储大量信息的能力,它可能是大数据分析的未来方向。 如果企业未能实施正确的业务管理工具,那么在经营业务方面可能会很棘手。如果企业与数以千计的客户打交道,那么获得最佳生产力、充足预算和提高客户满意度应该[详细]
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大数据为企业带来的益处
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-13 热度:135
大数据是推动企业可持续变革的重要技术之一,企业需要了解大数据将如何改善业务。 当企业高管听到大数据这个术语时,他们自然而然地想到的是数量惊人的可用数据。这些数据来自电子商务和全渠道营销领域,或来自物联网上的连接设备,或来自生成有关交易活动[详细]
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数据剖析如何在幕后改善客户旅程
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-13 热度:95
在广泛使用大数据分析技术之前,企业管理人员几乎做出的每个决策都是猜测的结果。他们无法真正预见未来,也无法正确预测任何特定行动方案的结果,因此基本上采用有根据的猜测,并发现问题所在。如今可以查看从各种来源收集的数据,从而以更高的确定性找出[详细]