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2022年优秀预测分析工具和软件
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-27 热度：166
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]
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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：160
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]
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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：142
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]
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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：58
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]
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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：99
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]
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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：139
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]
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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：82
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]
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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：119
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]
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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：146
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]
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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：79
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]
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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：180
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]
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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：84
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]
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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：178
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]
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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：165
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]
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数据团队来管理数据的年代是时候结束了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-16 热度：60
最初使用的是数据仓库，然后是数据湖。如果大肆宣传是可信的话，那么现在是数据网格的时代了。 所有这些都依次被视为开启金融数据真正价值的灵丹妙药。那么，为什么数据的真正价值之前没有实现呢? 中心化的数据团队常常会在公司结构中造成瓶颈，阻碍整个企业[详细]
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成功进行数据转移的策略
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-16 热度：110
数据迁移是一个复杂且通常成本高昂的过程。企业将需要正确的方法来准确无误地迁移数据，其中包括深思熟虑的策略和适当的工具。 为什么需要数据迁移? 企业选择升级其存储系统并随之迁移数据有几个原因，最终帮助他们获得竞争优势。数据库迁移可帮助企业克服存[详细]
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实施合理的数据收集战略的重要性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-16 热度：137
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]
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怎样避免淹没在云原生可观测性数据中
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-16 热度：111
传统的应用程序性能监视(APM)在新的云原生堆栈中并不总是能发挥作用，两者在规模和数据量方面存在根本差异。此外，当一切都在容器中运行时，必须围绕数据的临时性设计和优化监视。 了解云原生性能可以更好地为站点可靠性工程师(SRE)和平台工程师提供实时洞察[详细]
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使用取代数据的五个隐性成本
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-16 热度：51
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]
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2022年应关注的七大数据管理走势
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-16 热度：165
调研机构IDC公司分析师表示，数据分析市场正在蓬勃发展，目前全球每年的支出已经超过2000亿美元。 同样，全球数据分析就业市场规模也呈现上升趋势。根据美国劳工统计局预测，到2030年，数据科学职位将增长30%以上。此外，根据Gartner公司的估计，几乎所有企[详细]
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数据科学中数据收集的终极攻略
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-16 热度：183
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]
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8个顶级预测分析工具对比
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-16 热度：76
希望知道未来会带来什么吗?预测分析工具将会提供答案，这些答案是对的吗?有时是对的。但是，如果预测可以帮助企业更好地规划、更明智地支出，并为客户提供更具预见性的服务，那么这就足够了。 什么是预测分析工具? 预测分析工具融合了人工智能和业务报告。这[详细]
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大数据技术的成功案例及趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-16 热度：83
通过大数据技术和工具进行数据管理已经成为企业乃至国家层面的一个热门话题。如今，主要是大型企业在使用大数据技术(约占市场的60%)。然而，使用这种技术的中小企业数量每年都在增长。特别是在人工智能技术发展的今天，我们能够更加充分利用数据的价值。 到2[详细]
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为什么不可忽视建筑物中的数据分析？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-16 热度：115
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，存在空气[详细]
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通过AI系统分级协助企业控制成本
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-15 热度：65
就像国际汽车工程师学会(SAE)对自动驾驶汽车分级一样，为了预测人工智能系统的成本，给它们分个级别想必也是不错的选择。采用分级系统可以帮助组织计划和准备AI系统，且随着时间的推移，AI系统的复杂性也会不断增加。 设计和构建人工智能系统不是件容易事。[详细]
