技巧
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体育机构合理选择数据仓库 上演“球迷也疯狂”
2017-02-04体育运动机构如何能更准确地熟悉球迷群体呢？NBA的夏洛特黄蜂队提出了这个问题，并在Phizzle FanTracker平台中获得了答案。
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2017年 SAP/4HANA和HCP将成为SAP“重头炮”
2017-02-02五位专家预测了2017年SAP的战略走势，他们认为，S/4HANA的势头依然强劲，云服务方面的增长也将持续，但SAP需要采取一些措施，以证明其产品的商业价值。
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重视大数据分析有哪些好处？IT经理有话说
2017-01-22随着Hadoop，Spark和其他大数据技术作为更多组织中的关键IT组件，越来越重视寻找大数据分析应用程序的业务优势，
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SAP仓库管理如何帮助管理危险材料?
2017-01-18对于处理危险材料的公司而言，SAP ECC的材料管理组件并不具备处理危险材料的功能，SAP仓库管理模块则是不错的选择。
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和SAP高管面对面：畅谈SAP S/4HANA 未来
2017-01-16尽管SAP公司在2016年没有非常轰动的产品发布，没有像SAP S/4HANA这种重磅产品的诞生，也没有重大公司收购消息，不过这一年对SAP来说也是非常重要的一年。
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非营利组织如何实施数据驱动战略？
2017-01-12如果有一个行业部门能够从大数据分析中受益，那就是是非营利性社区。但是非营利组织通常缺乏资源，无法真正利用他们拥有的数据。
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更好的可扩展性 让语义技术逐步敲开了企业的大门
2017-01-10在图形数据领域，一些企业开始逐渐关注语义技术。语义方法有助于改进数据分析的关联方法，但使用者还必须克服一些障碍。
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选择合适的ETL工具 关键看什么？
2017-01-09传统ETL工具仍然在数据集成市场占最大比例，Gartner公司在2016年数据集成工具魔法象限调研报告中发现，使用批处理任务处理大量数据集成的组织超过80%。
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SAP Fieldglass部署：一次失败又何妨？
2017-01-08T-Mobile已经部署了SAP Fieldglass供应商管理系统（VMS），用于管理其临时劳动力，但该系统早期的回报率并不理想。系统充斥着糟糕的数据，用户使用热情也不是很高。
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SAP投资管理如何扩展预算控制？
2017-01-05SAP投资管理在项目系统内管理大量与项目相关的预算，投资管理中的报告帮助评估投资措施的数据，直到达到投资计划的水平。
分析 >更多
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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。