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分析学的世界正在发生变化。 自助服务分析工具,如Tableau、Qlik和Power BI,使企业用户能够在几乎没有IT组织支持的情况下,自行执行报告和分析。为了使IT商业智能团队能够从提供商品报告到业务驱动分析的价值链上移,建议添加四个组件。
这个基本的自助式商业智能能力清单不仅仅是报表创建工具,还包括提供和分发预制资产的手段。尽管自助式商业智能蓬勃发展,但它仍然招致大量批评。虽然其中大部分批评都是围绕着软件的销售方式和不当的实施,但也有一些批评牵涉到技术本身。
大数据将改变商业智能(BI)的布局,并为企业提供一种有价值的数据源。首席信息官(CIO)应遵行以下的步骤才能成功地将大数据融合在他们的商业智能 (BI)程序中。
主数据是系统间共享数据,它是系统间信息交换的基准。主数据管理目标是使各系统在获取基准数据时,能够保证数据是最新的、一致的、准确的,能够实时进行各系统间数据验证。 根据主数据管理实施的复杂程度,大体可以把主数据管理可以分为六个层次,从低到高反映了主数据管理的不同成熟度。并非层级越高的主数据管理方式就是最好的,应当根据数据本身的质量与现有体系情况,选择合适的治理层级。
每一个企业组织,无论大小,都需要有价值的数据和洞察力。当涉及到了解你的目标受众和客户的喜好时,大数据扮演着非常重要的角色。它甚至可以帮助你预测他们的需求。正确的数据需要得到有效的呈现和正确的分析,它可以帮助企业组织实现各种目标。
按照传统的定义,元数据(Metadata)是关于数据的数据。在数据仓库系统中,元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库的开发人员非常方便地找到他们所关心的数据;元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据,可将其按用途的不同分为两类:技术元数据(Technical Metadata)和业务元数据(Business Metadata)。
每个从事数据工作的人都有不同的检索数据的方法,这取决于他们想如何使用数据。SQL旨在为我们提供一种借助工具提取任何格式数据的方法,比如SQL子串函数。这个函数使我们能够从一个字符串中提取特定的字符。
随着大数据在越来越多的企业当中落地,企业要开展大数据相关的业务,那么首先要搭建起自身的数据平台。而企业搭建大数据平台,往往需要结合成本、业务、人员等各方面的因素,来规划数据平台建设方案。今天我们就来聊聊数据平台建设的几种方案。
据一些人估计,训练一个人工智能模型所产生的碳排放,相当于制造和驾驶五辆汽车在其一生中所需要的碳排放。本文作者是一名研究和开发AI模型的研究人员,对AI研究中暴涨的能源和财务成本非常熟悉。为什么AI模型会变得如此耗电,与传统的数据中心计算有什么不同?本文将会探讨一下。