-
2022年优秀预测分析工具和软件
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-26 热度:152
数据管理一直是企业面临的挑战。随着新的数据源不断涌入,使用合适的工具比以往任何时候都更为关键。预测分析工具和软件是完成这项任务的最佳解决方案。数据专家和商业管理者必须能够组织和清理数据,以启动这一进程。随后是对数据进行分析,并与同事分享结[详细]
-
使用替代数据的五个隐性成本
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-26 热度:56
如今,替代数据源已嵌入到各个行业的企业业务流程中。根据Lowenstein Sandler 律师事务所2022 年的一项调查,92% 的投资机构(从对冲基金、私募股权到风险投资)都在以中等或很大的程度使用替代数据来为决策提供依据。受访者还预计,他们在 2022 年对替代数据[详细]
-
具备可视化的数据不仅可以节流 还可以开源
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-26 热度:111
当数据团队在谈论具备可视化的数据和数据质量高的好处时,通常只会涉及数据不完整带来的负面影响:决策不力、收入流失,甚至降低客户的信任度。 Gartner预测,糟糕的数据质量使企业每年损失1290万美元,因此具备可视化的数据成为非常重要的选择。 如果公司能[详细]
-
详解元宇宙的七层产业链
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-26 热度:140
详解元宇宙的七层产业链: 1. 体验层映射现实世界的生活场景 元宇宙中的体验并不是打造简单的立体空间中的沉浸感,它可以把人类生活场景的方方面面映射进数字世界。当物理世界数字化之后,体验可以变得更加丰富。元宇宙可以帮助人类拓展边界,在虚拟世界中,[详细]
-
用 Spark SQL 实行结构化数据处理
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-25 热度:120
Spark SQL 是 Spark 生态系统中处理结构化格式数据的模块。它在内部使用 Spark Core API 进行处理,但对用户的使用进行了抽象。这篇文章深入浅出地告诉你 Spark SQL 3.x 的新内容。 有了 Spark SQL,用户可以编写 SQL 风格的查询。这对于精通结构化查询语言[详细]
-
数据驱动业务的18个有效战略
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-25 热度:182
你老想着数据驱动业务,但发现有力无处使,或者没人鸟你,我也有同样的经历,下面有18条策略锦囊,望你笑纳。 第一条 数据驱动业务中的数据广义来讲不仅仅是指存储在大数据平台的那堆数据(反映客观事实),也包括战略、组织、机制、流程、人性、认知、客户的[详细]
-
实施合理的数据收集策略的关键性
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-25 热度:115
数据已经成为企业最宝贵的资产之一,而一些企业仍然否认它的重要性,但他们对接受它的犹豫正在消退。一项民意调查发现,36%的企业认为大数据对他们的成功至关重要。 然而,许多企业仍在努力制定持久的数据战略。最主要的一个问题是他们没有可靠的数据收集方[详细]
-
大数据能为建筑能源管理做些啥
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-25 热度:136
近年来,对降低碳排放水平和提高能源效率的兴趣导致智能建筑技术呈指数级增长。 最重要的是,物联网扩大了互连设备和建筑管理系统的可能性,以实现更好的能源管理。然而,真正实现其潜力需要组织和分析楼宇自动化系统生成的大型数据集。 实时管理和维护大数[详细]
-
为啥不能忽视建筑物中的数据解析
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-25 热度:185
想象一栋建筑,其中创新的管理系统不断提供有关内部情况的简单而有意义的信息。 这些数据可用于提高效率、开发更智能的设备维护协议、创建更健康的建筑环境,并最终让使用者更快乐。 现在,考虑一个没有用于监控其系统的分析的建筑物。设备出现故障,存在空[详细]
-
数据迁移 在平台之间移动数据的优秀践行
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-25 热度:127
随着越来越多的数据从内部系统转移到访问外部 API 的应用程序,迁移数据的需求变得越来越重要。 数据迁移在不同的上下文中可能意味着不同的东西,但在实践中,当我们谈论数据迁移时,我们通常是在谈论将数据从一个平台或系统移动到另一个平台或系统。 人们普[详细]
-
使用 FlatBuffers 提高反序列化功能
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-25 热度:122
最近一直在寻找一个性能和资源占用兼具的序列化和反序列化工具,大多组织都是采用的 JSON, JSON 可以做到数据的前后兼容,并且更容易让人理解和可视化,但 JSON 的性能相对更差,自身的元数据也会占用更多的存储空间。 根据官网介绍FlatBuffers是一个高效的[详细]
-
当大数据平台遇到K8s 智领云助力企业向数据驱动变型
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-25 热度:190
数据驱动是企业数字化转型的一个重要特点。随着企业对数据分析和使用的不断增长,数据来源多,数据工具复杂,参与数据工作的人多,数据开发的工作量越来越大,同时还要求周期短、质量高。对此,数据团队持续优化数据开发流程、应用,借鉴了DevOps、精益管理[详细]
-
区块链影响数据分析行业的五种方法
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-25 热度:66
新技术的出现比人们想象的还要快。像大数据和区块链这样的新兴技术正在成为传统。此类技术正在改变企业开展业务的方式。例如这两种技术是独立的,并且是独立使用的。然而,虽然数据科学处理的是从原始和非结构化数据中寻找见解,但区块链技术是一个共享的账[详细]
-
开发大数据应用程序企业的四个成功要点
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-25 热度:185
大数据技术正在以无数种方式改变我们的生活。由于数据提供的许多好处,越来越多的公司正在对其进行投资。到2026年,全球公司预计将花费超过2340亿美元。这对于为客户和企业等开发大数据应用程序的公司来说是一个绝佳的机会。 如果您有兴趣创建一个成功的大数[详细]
-
大数据如何改变制造业
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-13 热度:117
区块链如何改变制造业 由于该领域的独家技术突破,制造业正处于一场革命之中。 制造业的大数据正在实现明智的战略,并制定未来的路线图。 制造业是在过去几十年里经历了巨大变化的行业之一。除了简单地自动化相关流程之外,制造业还利用技术实现各种其他目的[详细]
-
一文读懂元数据管理!
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-13 热度:52
一文读懂元数据管理! 一、什么是元数据? 元数据(metadata)是关于数据的组织、数据域及其关系的信息,简言之,元数据就是描述数据的数据。概念总是生涩,对于没有IT背景的人来说比较抽象,不容易理解,下面举几个例子。 示例1:歌词中的元数据 有一首很多[详细]
-
为何大厂选择减人而不是降薪?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-13 热度:132
为何大厂选择减人而不是降薪? 01 前2天写了大厂裁人和招人为何同时进行的原理,后台也收到了很多有趣的私信,其中有一个问题让我觉得特别有意思。 问的是大厂为控制成本他能理解,但同样是控制成本,裁掉30%的人,以及不裁人集体降薪30%,区别是啥? 为什么[详细]
-
终于有人把数据的属性讲明白了
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-13 热度:110
终于有人把数据的属性讲明白了 1.结构化与非结构化数据 某些数据集具有很好的结构性,就像数据库中的数据表或电子表程序中一样。而其他的数据以更多样的形式记录着有关世界状况的信息。它们可能是像维基百科这样包含图像和超级链接的文本语料库,也可能是个[详细]
-
价值变现的关键是组织优化和数据治理
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-13 热度:105
大数据、数据治理、数据湖以及目前被热议的数据中台概念,无不让企业信息化部门疲于跟进,而不是根据企业的实际情况决定建设节奏。企业A的IT部门,就曾受到业务部门要求建设数据中台的压力,但迟迟难以下决心启动数据中台项目。 从A企业的视角来看,目前,行[详细]
-
反映数据质量的八个指标
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-13 热度:52
数据的质量直接影响着数据的价值,并且还影响着数据分析的结果以及我们依此做出的决策的质量。质量不高的数据不仅仅是数据本身的问题,还会影响企业的经营管理决策;数据错误还不如没有数据,因为没有数据时,我们会基于经验和常识做出不见得是错误的决策,而[详细]
-
如何采用大数据技术帮助制定数字化策略?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-13 热度:173
数字化采用被定义为通过优化遗留系统和利用新技术来重塑企业。近年来,大数据一直是数字化采用的中心。这就是全球各地方的公司去年在大数据技术上花费1620亿美元以上的原因。 整个过程远不止这些,但采用新技术并将其集成到业务工作流程中是关键。为了简化这[详细]
-
数据中台虚火?数据管控体系应该这么搭
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-13 热度:194
大数据、数据治理、数据湖以及被热议的数据中台概念,无不让企业信息化部门疲于跟进,而不是根据企业的实际情况决定建设节奏。企业A的IT部门,就曾受到业务部门要求建设数据中台的压力,但迟迟难以下决心启动数据中台项目。 从A企业的视角来看,目前,行业内[详细]
-
大数据和道路安全如何携手共进?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-13 热度:191
大数据现在被广泛用于预测交通和避免事故 道路交通事故仍然是一个主要问题,因为全球每年有超过 125 万人丧生。根据世界卫生组织的一份报告,它仍然是 15 至 29 岁人群的主要死因。 世卫组织已承诺采取一项强有力的举措,到 2022 年减少道路交通事故造成的死[详细]
-
数据科学中数据收集的终极指南
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-13 热度:123
在当今世界,数据对任何一家企业的成功都起着关键作用。企业的目标受众、竞争对手产生的数据、工作领域的信息以及企业自己收集的数据可能会帮助找到更多客户、分析业务决策、重新优化业务模型或进入到其他市[详细]
-
如何使云原生运维化繁为简
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-12 热度:101
云计算带来了集约化、效率、弹性与业务敏捷的同时,对云上运维提出了前所未有的挑战。如何面对新技术趋势的挑战,构建面向云时代的智能监测平台,让云上应用获得更好的保障,是如今摆在每一个企业面前的一道难题。 在日前的【TTalk】系列活动第八期中,51CTO[详细]