技巧
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EMA分析师:从数据仓库到“混合数据生态系统”
2012-08-01今天,数据的实时分析已经实现,从文本之类的数据结构中提取数值也能做到,因此,企业开始逐渐摒弃集中化的数据仓库。
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星形架构与雪花型架构:哪一个更好?
2012-08-01星形架构(Star Schema)和雪花架构(Snowflake Schema)是数据仓库中常用到的两种方式,而它们之间的对比要从四个角度来进行讨论。
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敏捷开发将改变BI项目现状
2012-07-31伴随业务发展,越来越多的组织希望改善业务流程,让其变得更加敏捷、灵活、高效。面对如今不稳定的外部经济环境,这一理念对于组织来说将具有更多重的意义。
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Hadoop和Lexst的存储策略
2012-07-22Lexst主要面向商业领域的大数据存储,除了保证要保证大量的高效的读操作,还要兼顾大量的写处理以及数据的完整性、可靠性、安全性,所以存储方案选择了行存储。
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一张图概括的BI发展史
2012-07-22本文给出了一张信息图,该图标以时间线的方式告诉你商业智能(BI)的艰难道路和即将到来的未来。
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高级数据交互可视化第二部分
2012-07-19抛开单独的图标组件之外,BI平台也需要对图表提供基本的支持,不然你用BI平台看到的东西跟用EXCEL 画出来的没区别,这肯定是不能满足展现信息的需要的。
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运行Hadoop的六种方式
2012-07-16一方面客户的需求迫在眉睫,另一方面市场中越来越多的软件或者服务提供商都为用户提供了Hadoop的解决方案,客户究竟该如何选择?
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高级数据交互可视化第一部分
2012-07-15“一图胜千言”应该是BI系统为什么经常使用图表来代替表格的主要原因了,而近期的的BI市场高级可视化数据交互的各种厂商更是异军突起的主要领域。
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开展数据仓库项目前应考虑的重要问题
2012-07-15在构建数据仓库项目时,技术问题总是很容易解决;而企业文化问题则通常是导致数据仓库项目失败的原因。
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如何推行自上而下的数据质量项目
2012-07-12在当前的业务环境中,业务过程由技术驱动,数据处理速度极快,如果不主动处理数据质量问题,很可能会使业务环境发生问题。
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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”。
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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。
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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。