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大数据如何成为建筑业的重要技术?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-11 热度：163
当人们考虑到各行业采用创新技术时，可能不会想到建筑行业。这是有原因的，因为数十年来建筑行业在采用新技术方面进展缓慢。不过，这种情况已经开始改变，世界各地的建筑公司都在采用像大数据这样的创新技术。 建筑行业对创新技术的新兴趣来自于必要性。众[详细]
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现代数据分析的角度
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-11 热度：104
如果没有合适的工具，组织将很难应对业务挑战。根据一些数据分析计划可以提供组织所需的基本见解。 即使在冠状病毒持续蔓延期间，有些事情也不会改变。与往年一样，在行业媒体进行的2021年首席信息官的现状调查中，接受调查的1062名IT领导者中有许多人选择[详细]
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大数据对成功营销至关重要的原由
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-11 热度：156
在当今的数字时代，如果组织还在采用传统的平台开展营销活动，那么其成功的机会可能会越来越[详细]
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关于数据科学 CIO在2030年可能看到的几种场景
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-11 热度：106
企业将如何使用数据解决未来10年面临的业务问题?可以考虑采用一些大胆的数据科学场景和如何做好准备的建议。 企业从解决业务问题发展到实施可行的决策有三个标准步骤。在此使用一个假设的例子来比较这些步骤在目前和2030年是如何完成的，并探讨如何为未来[详细]
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如何构建以数据为中心的框架
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-11 热度：188
如今，几乎每个基础设施供应商都将混合云或多云作为一种产品采用。采用多个云服务与采用一个整体云计算解决方案比人们想象的要复杂得多。以下将研究混合云模型和多云模型的有效性，尤其是研究数据如何成为未来混合部署环境的中心。 混合被定义为多种事物的[详细]
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为啥给文本和数据挖掘提供业务案例是拥抱数字技术的关键
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-11 热度：78
人们如今正生活在一个具有无限潜力的时代。技术进步使人工智能和机器学习可以为人类完成一些更具意义的工作，并提高研究团队的能力。 然而，如果人们要真正意识到人工智能技术带来的可能性，则必须确保这一新研究工具能够以有意义的方式表达出来，无论是在[详细]
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为什么2022年仍然存在数据孤岛?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-07 热度：159
企业摆脱数据孤岛并不容易。人们需要了解什么是数据孤岛、为何难以消除数据孤岛以及如何克服这些挑战。 好消息是，如今可供企业使用的数据比以往任何时候都多。从客户注册在线帐户到向企业提供他们的详细信息，信息对于帮助企业做出关键业务决策非常宝贵。[详细]
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供应链分析 保持物流顺畅的五个技巧
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-07 热度：189
事实表明，越来越多的企业采用数据分析来应对供应链中断，并加强供应链管理(SCM)。 专业服务和咨询机构毕马威公司在最近发布的一份研究报告中指出，目前有几项重大中断正在影响供应链。其中包括由于新冠疫情而导致的全球物流持续中断，这些中断将继续影响[详细]
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2022年的5个主要的数据迁移趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-07 热度：114
数据似乎总是需要迁移，无论是从内部部署设施迁移到云平台，还是从操作系统到长期存档，数据始终在移动。 以下是2022年数据迁移市场的五个主要趋势： 1.非结构化数据迁移 2022年，首席信息官将会继续关注基础设施的现代化，以支持由于下一代应用程序、云计[详细]
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创建数据驱动的价值生态系统的3个步骤
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-07 热度：81
事实证明，管理大量数据和颠覆性技术的关键在于建立一个能力中心。 尽管许多企业在其数据分析项目中使用人工智能和机器语言工具作为核心推动因素，并且全球人工智能支出持续增加，但事实上，大多数数据科学项目注定要失败。 导致这些失败的原因有很多，从[详细]
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需要避免的7个数据治理错误
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-07 热度：151
如今的每个数据交易都是一种商业交易，这是构建一个强大、安全、适应性强且尽可能无错误的数据治理框架至关重要的原因。 大多数首席信息官都知道，处理不当的数据可能会导致财务、声誉、法律和其他问题。这就是企业需要拥有强大的数据治理策略的原因，也就[详细]
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汽车公司和移动通信公司如何使用大数据提高驾驶安全性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-07 热度：173
大数据技术如今在保障驾驶安全方面取得了重要进展，而有些人没有意识到大数据提供的惊人好处。大数据的最大好处之一是它可以帮助提高汽车驾驶的安全性。 在阻止发生交通事故方面，数据分析技术变得越来越有用。许多企业正在共享数据，为提高交通安全提供帮[详细]
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企业IT可以真正将大数据应用到哪些地方?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-07 热度：162
在各行业领域中，很少有比大数据更容易提及同时又不太容易理解的术语。这可能会让人们很容易将大数据视为一个不经意提到的流行语，而不仅仅是对于企业的流程和业务密切相关的真实价值的一个概念，但这是一个错误。理解并正确利用大数据对于任何企业的成功[详细]
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业务分析师获取更多收入可以采取的7个措施
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-07 热度：76
无论是原地踏步还是展翅高飞，业务分析师都有很多方法提升其业务水平和收入。 业务分析师的工作通常是企业中最重要的工作之一：利用数据分析来弥合IT与业务之间的差距。在这一过程中，他们与业务领导者和用户互动，以更好地了解流程、产品、服务、软件和硬[详细]
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选择嵌入式分析供应商时需要考虑的8件事
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-07 热度：179
选择嵌入式分析供应商并非易事，市场上可用的解决方案太多了，因此需要了解如何做出最佳决策，并确保投资更有效的解决方案。 事实是并没有直接的答案。正确答案其实是几个正确答案的组合，当然还有企业的特定业务需求。因此，企业在选择嵌入式分析供应商时[详细]
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最大化数据分析价值的5种方法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-07 热度：92
数字时代使大多数企业追求数据驱动战略的成果，但确保获得回报比大多数人想象的要微妙得多。 许多企业都在收集大量数据并对其进行分析，而通过分析这些数据获得最佳商业价值完全是另一回事。 在分析工具上投入巨资的企业可能没有找到方法来确保其努力带来[详细]
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大数据时代，数据类专业选择有啥新花样？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-23 热度：184
自打人工智能和大数据的定义大热，理工科的同学陆续转去申计算机科学computer science或计算机科学data science，而文商课的同学则把眼光转向了商业数据分析business analytics。大家都期待学习培训最领先的电子计算机和数据统计分析技术性，毕业之后进到大[详细]
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大数据杀熟为啥屡禁不止
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-23 热度：152
大数据时代下，大家的隐私无所遁形，平台会很聪明的给你推荐你更可能感兴趣的东西，让你买单。不仅如此，如果平台发现你很习惯使用他们，会得到不公平的待遇，比如，新用户100块可以买到的东西，你一个买了会员的老客户，可能需要120 有分析师表示，大数据杀[详细]
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贵阳市白云区去年引入培育14家大数据企业
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-23 热度：53
日前从贵阳市白云区获悉，该区坚定不移实施大数据战略行动，把数字经济作为高质量发展的新引擎，全力推动数字产业化、产业数字化。去年共引进培育14家大数据企业，万企融合行动带动82户实体经济与大数据深度融合。 去年以来，白云区加快推进数字产业化，深入[详细]
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山东加速大数据地方立法步伐
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-23 热度：50
近年来，山东省司法厅充分发挥政府立法在大数据发展中的促进作用，加快大数据地方立法步伐，为发展数字经济、建设数字强省提供有力法治保障，为全省经济社会持续健康发展做出了积极贡献。 着力解决影响大数据发展应用中遇到的难点、堵点和痛点问题，着眼于建[详细]
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解决复杂的数据集成，你还在编写脚本吗？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-23 热度：87
数据并不单独存在于一个数据库、文件系统、数据湖或存储库中。在记录系统中创建的数据必须满足多种业务需求，与其他数据源相集成，然后才能在分析、面向客户的应用程序或内部工作流中使用。例子包括： 来自电子商务应用程序的数据与用户分析、客户关系管理 ([详细]
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简谈企业数据能力建设
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-23 热度：50
随着市场的逐步成熟，要想保持企业的长期竞争力，运营和产品改进工作需要越来越精细化。 比如，在游戏行业，玩家留存率是一个关键指标，为提升留存率，需要精细化地分析玩家是哪一步流失的，根据游戏进程推进过程，按照先后顺序设置关键节点，分析各个节点流[详细]
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怎样打造一款极速数据湖分析引擎
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-23 热度：197
随着数字产业化和产业数字化成为经济驱动的重要动力，企业的数据分析场景越来越丰富，对数据分析架构的要求也越来越高。新的数据分析场景催生了新的需求，主要包括三个方面： 用户希望用更加低廉的成本，更加实时的方式导入并存储任何数量的关系数据数据(例[详细]
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元宇宙时代马上到来，你准备好了吗?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-23 热度：200
纵观人类演化史，不难发现每一次的时代变化都是不可逆的，因为就像生物进化一样，不进化只能被大自然无情的淘汰；时代的进化也是一样的，从最早的铁器时代到如今的信息时代，每一次的时代进化必定会淘汰部分跟不上时代的人或工种。 那么下一个时代必然是元宇[详细]
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未来大数据时代下的智能交通是何样的？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-23 热度：150
当下科技领域的很多科技公司都在寻找解决方案，如百度、腾讯、阿里这些头部企业都在进行着智能交通的探索，如自动驾驶、车联网、人工智能等相关技术的研究与突破。我们国家也在大力推进智慧交通，如城市网络的建设、公路的摄像头与传感器的铺设、新公路的规[详细]
