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2020年12月11日,由Qlik主办的“2020 Qlik数据集成与分析用户论坛”在北京瑰丽酒店隆重召开。来自各大行业的IT技术、业务及管理人士与会,现场座无虚席。
建立一个有价值的商业智能解决方案是一项具有挑战性的任务。只有51%的人每天都在使用他们的Qlik解决方案,尽管63%的人认为这是一个关键的业务解决方案。提供数据显然不足以让你的员工加入,也不能保证人们真的会使用BI。 那么,如何提高员工的参与度呢?关键在于提升数据素养。通过衡量你的BI解决方案是如何被使用的,你会得到一个最佳的行动方案的指示。而且,作为一个组织,你可以根据它们的表现来优化你的应用程序。
AWS高级技术合作伙伴看到日益增长的市场需求,将Qlik的数据集成和基于SaaS的分析与AWS相结合,提高数据的使用和价值。
就在不久前,整个数据世界还在沸沸扬扬地讨论如何创建集中式数据存储,以最大限度地提高数据的可用性,从而达到高级分析的目的。博客们大声疾呼反对数据湖,支持组织良好的数据库,开源社区团结在Hadoop生态系统周围,大数据技术飞速发展。本文就这个状况回顾一下推动数据湖采用的一些假设,并注意一下这些假设的稳定性。
Google BigQuery是一个具有成本效益、高度可扩展的无服务器数据仓库,专为业务敏捷性而设计。该平台管理所有的资源,自动扩展并高度可用。因此,仓库管理员不必花时间做典型的实施决策,如CPU大小或最大存储分配。
任何人都可以制作图表,但是正确的图表是什么?对于BI从业人员来说,这是一个日常问题,自2016年发布以来,许多人一直在使用广受赞誉的FT视觉词汇来回答这个问题。
总部位于芝加哥的咨询公司西门罗(West Monroe)的最新报告显示,在当前的大流行期间,有69%的高层管理人员正在投资更多技术。该公司对150位高管的季度脉动调查还发现,数据和分析平台是最常用的技术,在过去六个月中,有57%的受访者尝试了该技术。另有21%的人报告尝试使用人工智能和机器学习。
相信接触数据管道的公司都很困惑到底应该选择ETL还是ELT?有人认为ELT可以根据数据的分布情况进行并行处理优化,它更好;也有人认为ETL可以分担数据库系统的负载,可采用单独的硬件服务器部署,所以它更好,到底谁好一直争论不休,那么希望看完本文能平息这一争端。
任何曾经从事数据仓库项目工作的人都知道,这可能是一项艰巨的工作,需要数年的时间才能完成,并花费数百万美元。所以总是有人希望能够解决数据仓库的问题,Qlik就应运而生,它最大功能之一就是无需数据仓库即可将多个不同的数据源整合在一起。
Qlik®于12日宣布通过Qlik与新推出的SQL Analytics功能的集成来扩展与Databricks的战略伙伴关系。
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