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数据管理战略 企业可实施的六个方面
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:58
数据战略为更好的数据管理和治理奠定了基础,但仍有改进的空间。为了让数据管理走向现代化,企业需要正确的工具、环境、资源和权限来建立数据驱动的项目,并建立指导方针和边界,以确保成本、敏感信息的保护和法律合规性得到有效管理。 以下是企业在实施数据[详细]
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阿里巴巴云原生大数据运维平台 SREWorks 正式开源
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:104
随着行业不断发展,大数据AI也逐渐呈现云原生化的趋势。复杂的业务场景及其背后涉及到的不同技术方向的开源和自研,使得产品运维面临技术复杂度高、规模大、场景多等挑战。 阿里巴巴云原生大数据运维平台 SREWorks,沉淀了团队近10年经过内部业务锤炼的 SRE[详细]
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现代数据栈是如何走向实时化的?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-20 热度:53
时代已经变了,企业对传统的数据基础设施越来越厌烦,这些基础设施对关键的商业智能问题回答得很慢,而且经常过时,与当前的业务现实不同步,通常是一天或更长时间。 现代企业的需求和要求正在以戏剧性的方式转变。因此,旧的批处理模式(每天一次大的更新,[详细]
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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:129
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,这些数[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:169
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,但是能规划出明确的[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:127
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,大数[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:145
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. 集中式数据基础架[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:2022-05-20 热度:174
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密[详细]
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一刻talk巅峰对话元年科技 大型企业数字化变型的思考
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-12 热度:195
十四五开局之年,在数字技术应用和新基建的支撑下,新一轮数字化高潮正在快速发展、全面发力。在此大背景下,元年科技出席由厦门市科学技术局支持,全球智客新知分享平台、中国领先的名人影响力媒体一刻talks主办的《巅峰对话|当独角兽遇见未来浪潮》活动。[详细]
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大数据在零售业的主要优势及4个真实的应用示例
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-12 热度:187
大数据将会成为零售行业未来的游戏规则改变者,并且已经产生了巨大的影响。 在新冠疫情蔓延期间,许多企业都开始实施数字化转型,零售行业也不例外。科技成为在竞争日益激烈的市场中取得成功的关键部分,其中包括大数据和分析。 大数据在零售业的应用可以帮[详细]
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针对各领域的8个数据驱动的内容营销技巧
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-12 热度:136
事实表明,大数据为营销领域带来了一些显著的变化,并且在在线内容营销方面尤其具有影响力。 许多营销人员已经使用人工智能和数据分析来对各种市场活动进行更明智的洞察。数据分析工具对按点击付费(PPC)营销、媒体购买以及其他形式的付费流量特别有用。大数[详细]
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预测解析和大数据分析的终极指南
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-12 热度:90
企业是否有自己的业务想要加强和扩展?还是有需要开发的产品?如果有一个从哪里开始的计划,那就太好了。如果没有,那么需要进行一些分析。大数据分析可以帮助企业获取潜在用户数据、处理数据、清理数据并获得有价值的信息。而且,预测分析可以根据企业过去、[详细]
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如何使用技术处理方案做出数据驱动的决策
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-12 热度:118
数据驱动决策(DDDM)是一种基于可量化目标或关键绩效指标(KPI)的方法,可以收集信息、从发现中评估模式和事实,并以各种方式实施有利于企业的战略和行动。一般来说,数据驱动的决策需要依靠经过验证和研究的数据,而不是利用未处理的数据来实现重要的业务目标[详细]
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各行业领域的企业如何使用数据剖析
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-12 热度:136
大数据和分析技术正在迅速改变企业的未来发展。研究表明,67%以上的企业每年在分析解决方案上的支出超过1万美元。 各行业领域如今都在对数据分析进行投资。医疗保[详细]
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首席数据官加强分析战略的5种方法
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-12 热度:79
过去十多年来,首席数据官 (CDO) 因其为企业带来的价值而得到越来越多的认可。事实上,现在已有65%的公司拥有CDO职位,相较于2012年的12%可谓是实现了大幅增加。如今,CDO 负责组织的所有数据战略从数据管理到治理再到隐私和分析。随着越来越多的企业依赖数[详细]
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大数据阻止网络安全威胁的5种可行办法
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-12 热度:73
事实表明,大数据在阻止网络安全威胁方面发挥着关键作用。毫无疑问,如果没有大数据分析,企业开展业务可能比较盲目并且面临风险。大数据是一门新科学,数据生产率如今正在以惊人的速度发展。全球正在产生数量惊人的数据,而且随着物联网的发展,这一增长速[详细]
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大数据完善小企业的9种方式
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-12 热度:169
大数据可以为任何企业的数据分析业务提供帮助。即使对于预算紧张、员工人数少的小企业,采用的一些大数据工具和解决方案也能满足他们的需求和目标。 大数据为各种规模的企业提供富有洞察力的信息,能够高效地用于营销、设计和制造满足特定需求的产品、增加收[详细]
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大数据分析的益处以及如何分析大数据
所属栏目:[大数据] 日期:2022-04-12 热度:150
大数据分析是分析大量数据以发现诸如隐藏模式、相关性、市场趋势和消费者偏好等信息的一个复杂过程,这些信息有助于企业做出更好的决策。 数据分析工具和方法为企业提供了一种评估数据集和大规模获取新信息的方法。有关业务运营和绩效的基本问题由商业智能查[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:2022-04-12 热度:188
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。 每[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:2022-04-12 热度:139
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功[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:2022-04-12 热度:53
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用[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:2022-04-12 热度:90
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。 预测分析工具会将统[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:2022-04-12 热度:124
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?其答案[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:2022-04-12 热度:93
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。存在缺陷的项目可[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:2022-04-12 热度:87
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具[详细]