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选择数据平台时该考虑什么？对于在组织的整个数据架构中构建更高效的数据平台来说，选择正确的数据存储类型至关重要。......

在企业数据建设过程中，大数据治理受到越来越多的重视。从企业数据资产管理和提升数据质量，到自服务和智能化的数据应用，大数据治理的内容在不断地发展和完善，其落地实施的过程中会遇到各种各......

随着越来越多的企业建立并广泛应用BI系统，数据治理的话题也在最近被越来越多地提及和讨论。有专家表示，只有建立了一定的数据治理体系，用户才会真正进入商业智能的时代。而数据治理能够在短期......

数据治理是对数据资产的管理行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行），数据治理职能指导其他数据管理职能如何执行。......

数据资产管理是业务部门和IT部门的共同职责，需要由业务部门和IT部门分别或共同制定相关决策，如业务运营模型、数据治理模型、企业信息模型、业务规范、信息规范、数据库架构、数据仓库/商务智......

当我们谈数据资产管理时，我们究竟在谈什么？就目前而言，我们谈论得最多的非数据管理和数据治理这两个概念莫属。但是对于这两个概念，两者的准确定义是什么，具体区别又是什么，仍是困扰着许多......

如何利用这些数据，从数据中挖掘金矿，很值得每个商家去思考。尽管目前零售商有不少的IT系统去支撑企业常规的分析（如销售量、销售额、热销SKU等），但实际上还是未能从数据角度深入挖掘客户的......

通常在进行商业智能信息系统项目之前，可以先从明确经营分析的愿景和目的入手，确定分析方法和工具、设计经营分析框架、设计指标和报表、IT实现和持续改进机制建立等几个步骤，即先有经营分析体......

数据分析的出路在哪里？类似问题出现在很多场景下：有的是面试的时候被问到：你觉得这个职位长期发展的前景如何有的是在各种群里的讨论：DataScientist的出路在哪里？为什么做Analytics的活titl......

数据是人类的发明。人类定义了他们想要测量的现象，设计系统收集数据，在分析之前进行清理和预处理，最后选择如何解释结果。即使使用相同的数据集，两个人也可以得出截然不同的结论。这是因为数......

实现精益生产理论体系的方法就是搭建企业自己的精益屋，精益屋包含目标层、准则层、方法层和运作环境共四层。运作环境是精益屋的地基，包括人、机、料、法、环等方面，方法层是构建精益屋的砖瓦......

在很多互联网公司的算法相关部门(例如搜索、推荐、广告)里，都有“做算法的”和“做工程的”两个工种。这个看似天经地义的分工方式是否就是最优的方式?这似乎还是存在一些争议的。......

并不是每个企业都需要打造自己的大数据平台，需要考虑到企业的信息化水平和各项成本，量力而行吧，可以自行研发，比如BAT；也可以选型采购......

在大数据时代，核心就是：如何用数据创造价值，如果你没有用数据创造价值的能力，那么就只能等着被数据淹没，被数据拍死在职场上，早早到达职业的天花板。体现数据价值的层面上，越往数据应用层......

很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术......

大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大，而且难以扩展。这些挑战大多来自数据......

我们生活在一个越来越依赖数据的社会，信息正变得和金钱一样。例如，许多消费者使用谷歌、Facebook、亚马逊、微软和苹果等互联网巨头提供的免费服务。作为服务的回报，这些公司可以追踪他们的在......

人与人交流的传统调研模式，不仅没有被所谓大数据掩埋，反而在大数据时代，被一个个数据又激发出来。......