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  • 为什么大多数公司在招聘数据人才的时候,还有着较高的专业技能要求呢,无论是数据分析师、数据工程师、算法工程师还是数据科学家。......
  • 业务监控,主要侧重对业务状态数据的实时监控,收集数据后对业务数据进行深入的统计分析,帮助业务方发现问题,定位问题根源.这其中数据分为:业务自身输出的业务日志(比如:提单,推单,接单等状态数据......
  • “大数据”已经成了我们经常挂在嘴边的词。随着大数据时代的来临,数据无疑是企业和用户最为重要和宝贵的数字资产,那么安全体系的建设尤为重要和关键......
  • 使用元数据,能够对工业数据进行目录化管理,实现数据服务,这类技术能够弥补传统数据集中中的缺陷,特别是数据集成不完善问题。从而能使工业大数据能得到更好的存储和共享。......
  • 指标体系可以建立业务量化衡量的标准,数据分析的目的就是说明、衡量、预测业务的发展。......
  • 数据的本质是利用数学观察、记录、理解世界;数据分析的过程就是人类从定性到定量、模糊到精准过程;......
  • 要建设数据中台,我们首先需要明确什么是数据中台,以及数据中台能为企业带来什么价值。......
  • 从一开始的Google搜索,到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统,无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识......
  • 未来的数据和数据平台就如同业务系统一样,都会在云端(可能是公有云,也可能是专有云)。随需随用,所以基于云的数据平台解决方案势必会成为主流。......
  • 商业银行数据标准体系的建立过程一般有两种路径。一种选择借助新一代信息系统建设的契机,统一规划、统一实施。......
  • 从传统的线下零售(百货商店-连锁商店-超级市场),到前几年火热的线上电商零售(综合、垂直电商-社交电商),再到这几年线上线下结合的新零售模式,零售行业的运营模式发生了巨大的变化。......
  • 如果要问数据分析哪个行业的需求最大,估计所有人都会说是零售行业。但是该如何分析零售行业的数据业务场景,就需要一些技巧和方法了,下面总结一些我在零售电商行业的经验......
  • 用户画像也是近几年比较热的一个词,不过很多小伙伴对于画像的认知还只是「标签化」的层面,或者是只是利用其做一些简单的「分群分析」;如何全面地认知并做系统性地尝试,背后有非常多的点需要......
  • 没有任何一个指标体系是放之四海而皆准的,我们只有不断地理解业务、接触业务、熟悉业务,才能建立起最适合自身的指标体系。......
  • 指标体系的建立也是一样,可以先从其他企业借鉴过来,刚开始未必很合适,但能让业务更快地走上正轨。随着业务的发展,再根据实际情况,不断进行优化调整。......
  • 2017年华为提出了企业的新愿景:"把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织,构建万物互联的智能世界"。同时,华为公司董事、CIO陶景文提出了"实现全联接的智能华为,成为行业标杆"的数字化转......
  • 由于数据标准不统一造成的数据使用问题越来越多。特别是对于企业而言,如果没有进行数据标准体系的建设,不同人员对于数据的理解很难达到完全一致,导致工作中经常出现数据统计口径偏差,系统开......
  • 一切有组织、合理有效的信息化规划手段,都是只有一个目的,打破企业数据孤岛,将碎片数据资产化。数据既是一切业务模式的产物,也是源头,做好数据治理提升企业价值的根基,而主数据管理是这其......