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如何从0开始制订大数据规划

良好的开始是成功的一半。很多大数据产品之所以失败，归根到底就是出发点不对，没有找准真需求，无法推动解决实际问题。流于表面的数据产品，是对时间和人力资源的浪费。......
10大经典数据分析模型

在长时间的企业管理理论研究和实践过程中，将企业经营管理中一些经典的相关关系以一个固定模型的方式描述出来，揭示企业系统内部很多本质性的关系，供企业用来分析自己的经营管理状况，针对企业......
数据可视化大屏的应用及设计原则

数据可视化是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。简而言之就是把枯燥无味的数据，通过图形化设计表现，达到一种更加精准和高效的数据分析和表达。......
如何写出一篇高质量的数据分析报告

数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，供决策者参考。......
知识图谱技术综述

知识图谱(knowledgegraph)以其强大的语义处理能力与开放互联能力，可为万维网上的知识互联奠定扎实的基础，使Web3.0提出的“知识之网”愿景成为了可能。......
Kafka、RabbitMQ、RocketMQ 之间的区别是什么 ?

Kafka采用拉取（Pull）方式消费消息，吞吐量相对更高，适用于海量数据收集与传递场景，例如日志采集和集中分析。......
数据中台建设五步法

在数据中台项目落地中，我们可以根据具体项目情况对其中的一个或者几个部分的内容做重点的加强或者减弱，甚至可以只在其中一个方面做重点突破和攻关。......
如何做好企业中台的架构设计

数字化转型其实是将数字技术应用集成到企业内部的管理领域和外部变化的商业环境中去，从而对整个业务价值链产生决定性的改变。那么数字技术如何帮助企业进行数字化转型呢？那就要从中台开始谈起......
美团数据治理参考

数据治理项目目标：通过建设一个专业数据治理平台，实现指标维度及数据的统一管理，也探索一套高效的数据治理流程。......
埋点文档/需求的理解和撰写

埋点文档没有觉得的规范，通过“便于理解”，“避免争议”角度写就行。撰写埋点文档这不是一个人就能完成的工作，撰写的时候，我们需要去请教数据分析师和前端后端研发，大家一起来确立明确的指......
AI产品经理必备的常识及术语有哪些

AI产品经理必备的常识及术语有哪些呢？每一名产品经理都需要了解基本常识和技术术语，AI产品经理也不例外。只有了解了这些最基础的，才能更好地利用AI技术来创造或优化产品......
大厂都在用的Hive优化

使用Hive过程中，面对各种各样的查询需求，需要具有针对性的优化下面内容就给大家分别介绍下。......
数仓缓慢变化维深度讲解

为解决缓慢变化维问题的几种办法：保留原始值改写属性值增加维度新行增加维度新列添加历史表......
在Hive上构建数据仓库使用的数据模型

针对大数据Hadoop体系中，Hive作为数据仓库工具;但是对于大数据中数据仓库上构建数据模型的方法和传统的关系数据库的方法......
送您一份数据需求管理秘笈

数据来源于企业的业务，也持续服务于企业业务创新与发展。因此，不断扩展企业内外部数据需求范围，及时了解梳理各类数据需求，提升数据需求响应速度，才可以最大程度发挥数据价值......
5大数据经典模型详解

销售漏斗模型，是科学反映销售效率的一个模型，本质上是对销售过程的细化管理，可以帮助我们把流程标准化并沉淀下来。......
如何成功做一个数据治理项目，有哪些实施要点

数据作为新型生产要素，只有流动、分享、加工处理才能创造价值。如今数据治理成为数字经济必经之路，怎么实现一个数据治理项目成为大家最关心的问题。......
数据分析的天花板，从来都不在技术层面

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(DIGGER)

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......
有赞大数据安全体系

“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......
元数据驱动的大数据服务平台

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。......
如何搭建数据指标体系

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。......
数据指标体系建设

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；......
数据中台最接地气的教程

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。......
通俗易懂的知识图谱技术与应用指南

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......
大数据仓库架构设计实践

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。......
从精益到智能制造，要走哪几步？

“智能制造、数字化工厂、精益生产、人工智能、大数据....”等概念满天飞，然而应该如何理解？有什么作用？归根到底，都得服务于企业经营，围绕保质量、降成本、增效率来展开各项工作。......
数据标准体系建设的实践之路

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。......
零售行业数据分析指标体系及方法论

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。......
最全的零售行业指标体系详解

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......
社交app后台管理系统一般会包括哪些模块？

一个简单（且必要）框架仅供参考，该框架管理100万用户完全没有问题。......
用户画像的技术和方法论

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......
数据分析基础指标体系搭建和方法入门

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。......
如何建立业务数据分析指标体系？

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。......
阿里/网易/美团/58用户画像中的ID体系建设

公司各业务线ID繁多，数据割裂，如何才能尽可能关联更多的数据，以准确的描绘出一个用户的画像呢？......
华为数据治理实践

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......
科技企业上市之数据合规（上）审核要点篇

数据是现代企业的血液，以大数据或互联网为工具开发新型服务或产品的传统行业企业也依赖数据带来新的业务增长点。......
企业如何去做数据标准建设和应用

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......
一分钟了解企业主数据系统建设

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......
什么数据可以成为“数据资产”？数据资产化又该如何实现？

石油在未得到利用之前，只是一种黑色的液体。数据得不到利用也只是一堆毫无价值的信息，那么什么样的数据资源可以转换为数据资产呢？......
数据资产顶层架构设计实践与方法论指导

数据被称为“未来新石油”，已经渗透到当今企业战略决策、生产经营和各业务职能发展领域，成为企业数字化转型的基础......
如何搭建一个行之有效的“数据闭环”体系

随着互联网进入下半场，流量红利逐渐消失，一方面，企业开始重视如何通过数据来挖掘同一个用户的更多价值；另一方面，不管是产品经理、运营还是市场都开始通过“数据驱动”寻找新的增长空间。......
數據治理怎麼做

數據治理不僅需要完善的保障機制，還需要理解具體的治理內容，比如我們的數據該怎麼進行規範，元數據又該怎麼來管理，每個過程需要哪些系統或者工具來進行配合呢？......
如何搭建数据治理体系？

数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，也就说数据治理并不是一个简单的行为动作，而应该是一个形成体系的管理。......
美团配送数据治理实践

大数据时代的到来，让越来越多的企业看到了数据资产的价值。将数据视为企业的重要资产，已经成为业界的一种共识，企业也在快速探索应用场景和商业模式，并开始建设技术平台。......
增强IT创新力：IT团队建设只要7种方法

创造力是每一项成功的IT技术的核心。要构建一个以云服务、大数据、人工智能、虚拟实境等技术驱动的商业环境，需要非凡的想象力。......
三种数据思维：数据驱动、数据通知、数据启发

您是否注意到最近办公室里更频繁使用“数据驱动”、“数据通知”和“数据启发”这些术语了？看起来您的同事只是在用文字赶时髦，但也许您会完全疏忽它们。......
为什么越往高层走，技术越没用？

职场发展的两种环境，一是“职场技能主导的环境”，二是“职场岗位主导的环境。环境的不同，很大程度上决定了中高层领导的抉择。......
工业企业的物料主数据管理

如果我们说主数据是企业的“黄金数据”，那么对于制造型企业来说物料主数据就是企业的“钻石”数据。物料主数据贯穿于制造型企业的设计、工艺、采购、生产、库存、物流、销售的各个环节。......
宝洁IT 20年，从商业流程、模式到文化的数字化变革

在变革过程中，我们非常注重数字化营销的升级，并一直致力于研究如何通过大数据洞察的方式驱动品牌的建设跟创新，如何跟消费者建立全渠道的1—1关系，如何做更精准的营销和互动。......
6种数据分析实用方法

与前面许多已经讨论过的概念一样，人们如何定义统计以及统计与一般数学（mathematics）有何不同，存在着很大的差异。......
我们需要什么样的数据架构？

在大数据和数据科学的新时代，对企业而言，一定要有与业务流程保持一致的中心化数据架构，该架构能随业务增长而扩展，并随技术进步而发展。......
指标体系建设

用于评估某个业务场景下的效果而搭建的一套衡量标准，同时也便于监测业务健康，快速定位业务运营问题。......
数据采集埋点设计

埋点也叫事件追踪（EventTracking）。是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。在数据分析过程中，数据采集是第一步，而埋点是数据采集的重要方式。......
数据湖元数据服务的实现和挑战

数据湖元数据服务为大数据而生，为互通生态而生，期望后续继续完善其服务能力和支撑更多的大数据引擎，通过开放的服务能力、存储能力、统一的权限及元数据管理能力，为客户节省管理/人力/存储等......
网易严选如何打造数仓规范和评价体系

数据仓库，是我们数据工程师的无形产品，不同于可视化、交互型产品的评价体系：拥有比较明确的评价指标MAU、DAU、GMV等。数据仓库一直没有比较系统的评价体系，下面从概念-平台-规范的链路来介......
企业应用人工智能面临的挑战

近十年里，围绕人工智能的讨论掀起了轩然大波，不仅是大型企业，还有中小型企业，都给予了更多的关注。......
爱奇艺数据中台建设组合拳：日志投递、统一数仓、大数据平台

说到数据中台的产生，我们不得不从数据工作的痛点来切入。我总结了八个方向，这八个方向可能不足以覆盖数据工作中的所有痛点，但肯定是数据工作中最痛的八个点。......
产品经理必须关注的数据指标

在互联网工作，产品的指标组成了职场的工作成绩，由此在找到自己要关注的指标前，首先要区分自己的分工。......
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。......

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