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人们总说，一旦我们使用了合适的分析工具，就能弄清楚如何正确地分析数据，并将这些知识转化为更好的商业决策。这在理论上听起来不错。但实际上，即使你拥有世界上最好的数据，在做出决定时也会......

大数据已经成为过去几年中大部分行业的游戏规则，行业领袖，学者和其他知名的利益相关者都同意这一点，随着大数据继续渗透到我们的日常生活中，围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。......

BI系统的源头是数据，而ERP系统中有的就是数据。为此我们在考虑项目规划的时候，如果能够让BI系统直接使用ERP系统中的数据，是一个不错的选择。可是到目前为止BI与ERP系统是两个相对独立的应用......

企业现在的设备几乎都在监测和测量，并创造了大量的数据，通常比企业处理的更快。其问题是，而正因为大数据定义为“大数据”，所以数据收集的小差异或错误可能会导致出现重大问题，错误信息和不......

数据分析越来越得到各大公司的重视，但很多公司的数据分析人员都面临着一个问题：如何让数据分析真正在公司内得到有效的推广和使用，真正帮助到业务的发展......

怎么样才能更好的给客户解释BI。通常，沟通面对的对象，可以分类为高管（如老板、副总）、总监（如营销总监、商品总监）、数据分析专员（如商品分析专员）、IT部（如IT经理、IT专员）等四种角色......

对医保数据进行数字化和共享的新标准和激励措施–以及商用硬件产品在存储和并行处理方面的改进和价格的下降–正在导致医保行业的的大数据革命，其以更低的成本提供更好的服务为目标。......

一个真正企业级大数据平台能建立起来，不仅仅是技术问题，更多是管理问题.虽然在后续数据采集和整合过程中，会有大量的沟通协调问题，甚至争论，这些都很正常，不同专业的人员，面对不同域的数......

很多牛逼的公司都宣称在建立数据科学部门，这个部门该如何组建，大家都在摸石头过河.首先，我们的数据显示，数据科学家应该是T形人才，具有多样技能，需要在技能互补的团队中最有效率。......

互联网公司往往会有各种类型的工作任务，比如有对外提供的各种服务，也有内部的挖掘与数据管理系统。即使是内部数据系统也可能需要多种不同类型的计算系统：适应实时计算的挖掘系统、适合交互杳......

本文分享链家网大数据部成立后，在发展变革中遇到的一些问题和挑战，架构团队是如何构建一站式的数据平台来解决获取数据的效率问题，如何构建多层次系统来组建大数据架构体系。......

在“大智移云”时代里，新技术被加速应用，这场“技术地震”引发了“商业地震”，企业要更好、更快、更有效地响应客户需求，挖掘潜在需求。财务如何应对这场颠覆性的变革？......

大多数人认为设计和商业智能都是独立的功能。Cotgreave说，商业智能和设计是密切相关的，所以企业需要一起使用它们来创造竞争优势。......

所有大数据技术的目标，都是消化处理结构化和非结构化的数据，生成新的数据环境类型。实际上，大多数保险公司都是在利用大数据技术消化他们核心系统中的结构化数据。......

当我试图阐明我见过的一些机构是如何恰当使用大数据的，但通常更迫不得已的是解释另外一些人是如何在大数据上错的离谱。......

数据服务体系建设目标是实现数据资产向价值载体的转变，解决好“数据在哪里”和“数据如何使用”的问题，为经营管理提供决策支持。......

大数据时代下的今天，数据井喷似的增长，分析人员将这些庞大的数据汇总并进行分析，而分析出的成果如果是密密麻麻的文字，相信没有几个人能耐心看下去，所以我们就需要将数据可视化......

无论是哪种职业和应用场景，数据可视化都有一个共同的目的，那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。......