智能企业利用各种形式的海量数据来更好地了解消费者、管理库存、优化物流和运营程序，并做出合理的业务选择，成功的公司也认识到处理他们产生的大量大数据的重要性，以及发现可靠的方法来从中提取洞察力，制定大数据战略以正确有效地存储、组织、处理和利用所有这些数据至关重要，定义明确且彻底的大数据战略概述了将组织转...

  对于2020年商业智能发展趋势有何期待?而人们需要为这些发展趋势做好准备，越来越多的企业使用数据来驱动他们的决策——这使得前沿分析和商业智能战略成为企业可以拥有的优秀技术优势之一，新兴技术，特别是由人工智能驱动的技术，正在改变企业从数据收集和提取可用见解的方式，人们应该了解以下六个趋势，这些趋势将在...

  一、介绍人们所观察的世界无时无刻不在改变，造就了，视频，相比于文本等类型的数据更具表现力，包含更加丰富的信息，如今，能够产生视频的数据源及应用场景愈发多样，视频数据的规模不断增长，视频大数据成为支撑诸多行业技术发展的热点方向，1.交通摄录城市化的快速发展导致机动车数量持续激增，也因此造成了诸多的交通...

  这些流程由一种或多种技术商业智能工具提供支持，这些工具可以简化、处理和自动化信息流，以实时和交互地显示，什么是物流中的商业智能?对这些信息进行处理有时意味着可能丢失具有价值的信息，而这些信息对于了解运营的盈利能力可能是决定性的，很多时候是由于，而生成全球性、最新且可靠的报告的复杂性通常意味着与每个操...

  大数据≠BI商业智能，大数据也不是传统商业智能的简单升级，1、大数据和BI两者的区别BI，BusinessIntelligence，即商业智能，它是企业数据化管理的一整套的方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策，解决的是管理运营战...

  并非所有数据都是平等创建的，一些数据具有更大的业务价值，数据分析和商业智能软件开发商Qlik公司首席技术官对为什么组织拥有的数据可能并不是需要的数据进行了解释和分析，在冠状病毒疫情爆发一年之后，很多组织的工作方式和业务发生了许多变化，很多组织加快了数字化转型，将更多的业务转移到了云中，并将更多的工作...

  根据大数据开发商Sisense公司进行的一次调查，受访者表示，与冠状病毒疫情发生之前相比，现在对数据分析应用的依赖程度更高，小型企业占主导地位，这项调查表明，商业智能和数据分析专家对商业智能和数据分析在冠状病毒疫情蔓延期间和之后将发挥的作用仍然持乐观态度，在500位受访者中，49%的人表示，他们现在...

  1.大数据自治涵盖的范畴大数据自治是一个广义的概念，涵盖从数据采集到数据接入、计算、存储、应用等一系列问题，它不仅包括数据治理，还涉及数据研发和业务发生问题的解决，大数据自治的目的是管理数据的整个生命周期，从数据产生到数据使用，再到数据销毁，在过去的三十年中，数仓的发展历程经历了从传统数仓到大数据数...

  阿里云大数据开发治理工具&gt，一、阿里巴巴数据需求流转介绍数据仓库建设过程中通常会有以下几类角色参与，二、阿里巴巴数仓建模最佳实践除了刚才讲到的数仓顶层设计外，数据规范的制定与执行，也是整个数仓建设过程中最难的点，数据规范，如表名规范到底应该怎么去建，我们也有已经将其以内容呈现的方式，内置...

  评价压缩算法时，通常需要考虑以下两个主要方面压缩比和压缩，解压缩吞吐量，压缩比压缩比是衡量压缩算法效率的重要指标之一，它表示压缩后的数据大小与原始数据大小之间的比率，一般来说，压缩比越高，表示压缩算法越有效，可以更好地减小数据存储空间或网络传输带宽的占用，评价压缩算法的压缩比时，需要考虑以下几点数据...

  试象一下，你是一家繁忙餐厅的分析工程师，每天，顾客都会预订、下订单并完成付款，所有这些数据都会流入餐厅的交易数据库，记录每次互动的详细信息，但是，事务型数据库虽然非常适合日常运营，但并不适合分析数据以发现有助于业务增长的趋势和见解，这就是数据仓库的作用所在，数据仓库是一个单独的数据库，经过优化，可用...

  一、电商指标体系建设背景首先，在第一个章节中，会介绍电商业务的整体情况，在此基础上探讨为什么电商业务需要一个指标平台，其对电商业务的重要性，并将深入分析电商业务需要一个什么样的指标平台，电商业务的发展经历了三个阶段，探索期、成长期和稳定期，在探索期，我们迅速迭代，以业务为导向，主要目标是快速适配业务...

  预计到2025年，全球数据量将增长至180ZB，企业必须处理两个主要问题——在哪里存储数据以及如何使用数据，数据仓库自20世纪80年代以来就已经存在，并且其功能不断扩展，可以帮助应对这两个挑战，然而，根据独立市场研究公司VansonBourne的研究，无论技术成熟度如何，而且数据仓库通常由专家开发，...

  数据仓库，是越来越流行的数据解决方案，传统烟囱式的数据开发模式，显然不能满足日益增长的数据需求，而作为大数据量化方案、解决大数据问题、发掘数据价值的大数据仓库被很多公司采纳使用，想要建设好数据仓库，就要了解数据仓库模型设计及其原理、怎样处理数据仓库建设的需求分析，又如何处理基础数据元和维度表、事实表...

  随着数字化转型不断给各行各业带来实质性的业务提效以及管理创新价值，，数据，，迅速成为与土地、劳动力、资本、技术等传统生产要素并列的，具有独特属性的新型生产要素，在数字化视角中，以数据为物理载体，以算法和模型作为逻辑处理节点，将信息流高效率地持续转化为价值流，而与之伴随出现的一个概念，就是数据资产化，...