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  • 企业如何进行数据资产管理
    在新经济的推动上需要每个人都参与其中，通过借助数据资源注入的方式来平衡与实现。企业建立数据中台目的是也一样，一定要先对企业的数据进行数据盘点，然后再去做数据资源规划。......
  • BI、数据仓库、数据湖和数据中台内涵及差异点
    如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。......
  • 数据分析中常用的五个统计学基本概念
    利用统计学，我们可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的，并且基于这种组织结构确定数据分析的方法，来获取更多的信息。今天给大家介绍数据分析中常用的五个统计基本概念。......
  • DMP系统全生命周期流程与知识结构体系
    本文将用较长篇幅，分上下两篇，从数据收集、数据处理、数据分析与管理、数据应用四大部分，来简要阐述一下构建企业级DMP系统的全生命周期流程，以及整理归纳出其中的知识要点。......
  • 大数据平台设计思路
    建设大数据平台的最终目的是服务于业务需求，解决现有业务问题或者创造新的机会。业务部门可能并不关心是采用大数据技术，还是传统的数据库技术，是否采用大数据技术的主要依据是数据量。......
  • Magic Number：数据如何赋能产品
    对于产品来说，数据是很重要的。有了数据才能发现问题、提升留存、留住客户。那么，我们如何才能借助数据达成以上的目标呢？......
  • 一篇文章详解企业BI选型
    “没有最好的，只有最合适的”。如果是选择这些主流的产品的话，什么产品才是最合适自身企业的呢？......
  • 如何做商业智能产品选型
    企业用户BI产品选型应该把握以下几个关键环节，从自身需求、信息化建设阶段和产品功能、厂商服务等方面，综合规划与考量。......
  • 成功实施数据湖的关键因素
    数据湖的实现需要很多关键因素，其中涉及从技术到治理，组织需要评估其实施策略中最重要的因素。......
  • 运维数据生态：数据的建设和管理
    企业规模越大、业务形态越复杂、运维能力越高的企业，运维所纳管的数据越多，运维数据变现的效果越好，相对应的，运维数据建设的层次越高......
  • 商业智能BI的趋势、规划与选型
    商业智能（BI）已经成为最具有美好前景的信息化领域。目前商业智能市场需求旺盛，市场规模增长迅速，未来商业智能的发展趋势如何？企业应将怎样规划？......
  • 如何选择正确的现代商业智能（BI）和数据分析平台
    本评估指南旨在帮助IT组织评估和选择适合进行大规模企业范围部署的现在商业智能和分析平台。......
  • 数据分析，如何推动业务？
    数据部门只是个辅助，说的话如果不对业务胃口，就永远悬在天上。就像开车，抓方向盘的人听了建议能换路线，做副驾驶的哔哔太多，很容易造嫌弃。......
  • 如何建立零售行业的数据分析模型？
    零售行业普遍有着丰富的数据和大量急需优化的问题，如商品价格、折扣、门店库存、会员活动等，是数据分析应用的重要商业应用领域之一。所以，建立零售行业的数据分析模型是一个非常有必要和急迫......
  • 数据仓库分层你不得不清楚
    ODS层（OperationDataStore）：原始数据层，存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不做处理。（2）DWD层（DataWarehouseDetail）：明细数据层，结构和粒度与原始表保持一致，对O......
  • 9种常用的数据分析方法
    分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息。通常用方法有：排列图、因果图、分层法、关联图、系统图、KJ法等工具或方法......
  • 用户标签体系建设
    随着流量焦虑的逐渐升级，越来越多的企业开始追求对存量用户的精细化运营。如何尽一切可能延长用户的生命周期，并且在生命周期中尽一切可能产生商业价值，是用户运营的核心命题......
  • 闭环思维，数据化运营的重中之重
    随着数据化营运在企业中越来越普遍，闭环思维的重要性也越来越受到重视。闭环思维到底是什么？它有什么作用？本文将从四个方面展开介绍，希望对你有帮助。......
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