技巧
-
大数据的秩序维护至关重要
2012-12-25大数据就是2012年的“魔盒”，无论它是恶魔还是希望之源，许多组织仍然能够从中得到业务效益。
-
SAP数据管理系统选择题：HANA还是BW？
2012-12-18很多SAP环境的企业都在考虑一个问题：到底是应该部署SAP业务仓库（BW），还是SAP HANA呢？或者两个都部署？
-
数据质量对主数据管理的重要性
2012-12-13我们都熟知很多大型组织数据质量差的情况。例如，你知道发送给你的信件和账单上，你的姓名有多少种拼写错误的版本吗？
-
Accenture：大数据分析人才战硝烟四起
2012-12-06在当今竞争激烈的市场环境中，越来越多的企业开始努力从数据中获取洞察力，以找到自身优势，开发新的领域。
-
社交媒体分析的在线数据信息价值
2012-12-03如果您认为流行的社交网站（如微博）上发生的所有活动都是毫无意义的，那么您可能需要重新调整一下自己的想法。
-
社交媒体监控工具的使用从业务联系开始
2012-12-02社交媒体监控与分析工具的流行（大部分是免费，并且以云服务方式提供服务）使公司可以轻松地创建和运行一些社交媒体数据分析程序。
-
社交媒体数据分析的风险警示
2012-11-29如果没有在整个企业范围内实施社交媒体分析的明确计划，也没有可以有效支持这个流程的技术，那么企业可能会无法充分利用商业智能战略中所收集的社交网络数据。
-
移动BI实施的障碍列举
2012-11-28构建高效移动商业智能系统的成功并非偶然，需要精心的准备和规划，才能避开障碍，顺利部署。况且这样的障碍不在少数。
-
BI主管需要认清的几大误区
2012-11-27依赖于最新BI工具并强调高速处理数据，可能会将企业引向错误的方向，因为过分关注数据采集和整合将使得数据的正在价值被忽视。
-
企业是否需要一个BI核心管理团队？
2012-11-15许多公司在实施商业智能项目时，他们最终需要考虑一个问题：是否应该创建一个中央团队，负责协调和监督所有的BI活动？
分析 >更多
-
Test Post today
Test Post todayTest Post todayTest Post todayTest Post […]
-
Test Posts today
Test Posts today Test Posts today Test Posts today Test […]
-
Spark尚未“成熟” 用户仍需“专业”
虽然Spark的应用对企业而言已经并不陌生，但对于一些企业来说，这项技术可能还是比较“前沿”。
-
Watson 分析：让我们变得更好还是更懒？
Watson分析在很多领域表现出色，特别是在广告方面，包括Google和Adobe。但是IBM的AI驱动的分析技术还值得细细推敲。
电子杂志 >更多
-
《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。
-
《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。