标签: 数据质量
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企业的数据科学团队如何挖掘数据价值
2017-03-23 | 作者:Ed Burns | 翻译:乔俊婧单纯地雇用数据科学家并不意味着企业能够充分利用数据科学带来的优势。来看看这些企业如何通过数据科学团队让数据价值最大化。
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实现“数据货币化” 打出战略“组合拳”
2017-02-07 | 作者:Craig Stedman | 翻译:乔俊婧专家说,大多数公司都有可能利用的数据货币化机会。但是明确的战略和长期计划对于获得所需的利益至关重要。
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关于Omni-Gen数据治理工具 你需要知道些什么?
2016-08-09 | 作者:T.J. Houpes | 翻译:杨宏玉Omni-Gen汇集了一些Information Builders以数据为中心的工具,这些工具是用于数据质量,集成,监控和主数据管理的
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银行大数据分析 如何将“砒霜”变“蜜糖”?
2016-06-14 | 作者:乔俊婧传统银行在日积月累的交易中产生了大量数据,在分析和处理这些大数据时,银行也面临着很多现实的问题。
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重视数据质量 别让你的数据分析沦为鸡肋
2016-05-02 | 作者:Scott Robinson | 翻译:乔俊婧众所周知,数据分析已经成为一个热门词汇。无论是人力资源供应链管理还是市场融资,数据分析已成为企业业务决策的关键一环。企业缺乏数据洞察力,也就失去了市场竞争力。
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数据治理翻船不怪浪大 是你的数据质量太差
2016-04-28 | 作者:Craig Stedman | 翻译:张亮亮数据治理团队需要建立数据质量改善目标,然后对其进行跟踪和汇报。而且它们应该是“有意义的业务目标”,而不是以数据为中心的。
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《数据价值》2016年4月刊·“人云亦云”不容易
2016-04-28尽管云环境有很多潜在的好处,人们对云环境的接受程度仍然比较低。
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分析项目成功的关键:数据质量
2016-01-03 | 作者:Scott Robinson | 翻译:杨宏玉虽然以前高管作出决策往往基于魄力、直觉或传统,但今天他们将会问,“数据中有什么可供我们参考?”
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没有“干净”的数据,哪有杀手级的应用?
2015-05-14 | 作者:Lauren Horwitz | 翻译:Eunice如果没有高质量的数据,要构建客户关系是很困难的。公司需要清理数据库,基于完整、实时的信息构建关联,否则就会带来业务风险。
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《数据价值》2015年4月刊·数据治理
2015-04-21如果没有高质量的数据,要构建客户关系是很困难的。公司需要清理数据库,基于完整、实时的信息构建关联,否则就会带来业务风险。
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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。
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《数据价值》2016年10月刊·窥探未来的水晶球
企业可以利用Hadoop以及所有与它相关的技术设计大数据环境,以满足其特定的需求。但把所有的技术集成在一起并不是一件容易的事。
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《数据价值》2016年8月刊·拉近与数据之间的距离
企业想要从大数据中发掘价值,提升商业洞察,离不开分析软件和云技术的支撑。
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《数据价值》2016年6月刊·物联网发展的尴尬境况
物联网有助于降低成本,为消费者提供新的体验。但它仍然需要一定的时间来完善,才能为公司提供持续性的价值。
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技术指南:从大数据到快数据
NoSQL数据库公司VoltDB副总裁John Piekos结合多年技术经验,论述了快数据给现代企业架构带来的挑战,他认为,相比于数据规模的爆炸式增长而言,数据速度的快速变化和增长才是数据分析行业面临的主要挑战。
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医疗行业BI应用案例集锦
本次技术手册汇总了医疗行业BI用例,包括Oracle EBS部署、惠普Vertica分析平台使用、数据库虚拟化技术、大数据分析技术、物联网技术等。
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可视化指导手册:将数据整合到业务的新方法
可视化需要变成为一种引领成功的战略,而不仅仅是一种制作图表的活动。如何从数据驱动转变为决策可视化驱动呢?本手册将告诉你其中的11个要点。
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零售行业BI应用案例集锦
零售行业销售点(point of sale)多、数据类型复杂、渠道广泛、数据规模巨大,变革传统BI的需求更加强烈。在这本集锦中,我们介绍了可口可乐公司、无印良品、宜家家居和乐购百货的BI应用实践。