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简化数据池可为组织减少时间和资源
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：194
行业专家对组织在寻求降低其数据湖的复杂性时需要考虑的问题提供了自己的见解。 咨询和托管服务提供商Onica公司首席解决方案架构师Mark McQuade学习和拓宽了他对从Docker和Kubernetes到人工智能和深度学习的各种知识。McQuade分享了对数据池的看法。 为什么[详细]
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如何为大数据项目做好准备：成功制定战略的6个核心要素
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：191
如果企业没有为获得最佳性能而预先准备数据，那将不会更好地为那些消耗数据的用户提供服务。实际上，不良的数据准备是导致大数据项目失败的主要原因，而管理此类项目的人负担不起，只是出于这个原因，对于企业来说，拥有大数据准备策略和方法并如实执行是至[详细]
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防止数据分析灾难发生的6个技巧
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：168
数据分析对公司来说是非常有价值的，它可以提供对数据的深刻见解，而这些见解原本可能是不可见的。 正因为如此，数据分析也继续吞噬着IT预算的很大一部分。据2020年的CIO状况调查显示，37%的IT主管表示，数据分析也将继续推动公司今年的IT投资，是最高的单一[详细]
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企业能借助大数据算法建立有效链接吗?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：187
大数据对于人们来说似乎是一个巨大的概念。但是，很多企业已经在其业务中使用大数据，这可能会让人感到惊讶。分析工具和软件实际上使用大数据来收集编译的统计数据和分析的指标。而且，如果企业想很大限度地扩大品牌影响力，那么实际上可以定制大数据算法来[详细]
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物联网与大数据将革新我们与城市互动的方式
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：114
作为设计师，我们所有人都想创造有利于最终用户的场所。借助新兴技术，我们现在可以将数字化工作方式嵌入我们周围的世界。这意味着我们可以创建有益于我们日常生活的公共空间，并利用信息为人们带来切实的利益。 经常缺乏的是对人与数字两个要素之间联系的真[详细]
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大数据在克服疫情中大步向前发展
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：171
《哈佛商业评论》的作者Julie Shah和Neel Shah日前撰写了一篇有关大数据在冠状病毒疫情危机中带来好处的文章。并指出，大数据对于人们对抗这种疾病可能至关重要。 他们说，人们将何去何从?我们相信答案在于计算。现在，人们需要尽可能多地将数据和计算能力投[详细]
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数据分析、AI和物联网将如何塑造疫情之后的“新常态”
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：91
冠状病毒疫情如今正在全球各地持续蔓延，为有效应对病毒，需要共享一些公共卫生信息资源。公共卫生基础设施可以通过采用人工智能、云计算、流媒体、物联网等新兴技术有效汇集、整理和处理各种信息和数据。 冠状病毒疫情给世界各国的经济和社会运行带来严重影[详细]
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畅聊数据挖掘的基本概念及其最常用算法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：119
当前，大数据的理论和应用正在国民经济和生活的各个领域如火如荼的进行。很多人对大数据的基本概念和特点已经有所了解，那么我们仅仅将大数据进行获[详细]
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利用大数据技术实现全方位的建筑性能提升
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：158
气候变化是历史上比较大的环境危机。对自然世界的选择是我们自己创造的问题，已经影响了数百万人。这个问题很可能在未来几十年内作为人道主义危机而出现，我们必须立即采取行动。 英国已经在法律中提出了到2050年实现碳中立(是指中立总碳量释放,通过排放多少[详细]
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零售行业商业智能和数据科学的发展走向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：190
零售商要想获得成功并不容易。不断变化的客户需求、市场需求缩小的风险以及实体店的客流量减少等只是零售商在运营时可能面临的一些挑战。许多企业依靠数据科学和商业智能工具超越竞争对手，并在充满挑战的市场中保持优势。 以下是零售行业采用商业智能和数据[详细]
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社交大数据如何推动社会风险治理？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：55
当前，社会风险出现了复杂化、多元化及动态化等新特点。不仅网络内容生态趋于复杂，国际间因疫情、贸易以及各类突发事件形成的风险议题也层出不穷。风险治理面临前所未有的挑战，也引发从政府、学界、再到业界与民间的广泛关注。新形势下的风险治理迫切需要[详细]
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如何通过流程挖掘改进业务步骤
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：183
流程挖掘可以帮助组织收集有洞察力的数据，以评估整个公司业务流程的可靠性、效率和生产力。 流程挖掘的定义 流程挖掘是一种方法，通过这种方法，组织可以从现有的系统中收集数据，以客观地可视化业务流程是如何运行的，以及如何改进它们。从流程挖掘中获得[详细]
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数据分析是加强应对新冠病毒疫情的重点
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：200
随着COVID-19大流行继续影响全球公共安全运营，一线机构可以使用一种变革性的工具：数据分析来提高其响应速度、效率和员工的健康。 分析或将原始数据转化为见解的过程可以为相关机构提供有关病毒如何影响其社区的实时视图。这些洞察力可以表明社区的COVID-19[详细]
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以大数据处理5G网络安全的新挑战
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：161
伴随5G技术的应用与发展，从智慧城市的水力、电力、政务等公共事业，到个人生活领域的智能医疗设备、自动驾驶汽车等，5G使得城市的生产方式与运转模式面临一次颠覆性的变革，不仅带来便利，也带来了新的网络安全挑战。 众所周知，5G技术的典型特征是高带宽、[详细]
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大数据分析改善保险行业的6种办法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：186
科技对保险行业的运营方式产生了重大影响。尽管大数据分析即服务仍然是一种很新的技术，但对于保险公司来说至关重要。随着保险公司增加其数据库中的投保者数量，对其更具意义的分析需求变得越来越重要。而大数据分析应用程序将使这项任务可行。 大数据技术有[详细]
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将数据变成资产的五个基本流程
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：168
数据分析公司Verisk Analytics的首席信息官Nick Daffan谈谈如何吸引数据科学家，如何快速取得成果，以及如何提供灵活的技术，这些都是您数据策略的关键。 在全球最大的数据分析公司之一担任首席信息官，Nick Daffan对于如何将数据转化为有价值的资产了解很多[详细]
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影响数据分析获得成功的四大原因
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：93
强大的数据分析是数字业务的当务之急，这一切都始于数据治理，正确的策略以及对具有数据意识的文化的重视。 《2020年首席信息官现状调查》指出，数据和分析仍然是数字时代企业的重中之重，IT领导者中有37%的人指出，今年数据分析将先于安全和风险管理成为其[详细]
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数据战略：采用云的正确技巧是什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：71
了解为更好地开展业务而制定有效的数据战略的必要性。 数据和云已经成为商业世界中两个无处不在的术语。虽然数据构成了数字化授权的关键管道，为企业带来了创新和增长，但云战略提供了一个平台来交付计算，并充当了它们的存储中心。云还可以使快速响应、用户[详细]
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大数据网管运营数据存储模式分析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：103
随着近两年通信流量业务开展得如火如荼，更多的用户上网行为的数据分析需求猛增，而处理这类数据需要大量的写入处理，而且字段不固定，传统的关系型数据库已无法满足需求，急需多节点的分布式大数据集群来解决数据处理及存储问题。 本研究构建了一套大数据采[详细]
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应对大数据分析的几个技巧
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：50
我们来讲一下应对大数据分析的几个方法。 第一、数字和趋势 看数字、看趋势是最基础进行展示相关数据管理信息的方式。 在数据分析中，教师可以同时通过直观的数字或趋势图表，迅速发展了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而更加直观的吸[详细]
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行业专家强调大数据对市场营销的关键性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：99
近年来，大数据技术传播者对数据科学的重要性提出了许多大胆的主张。随着大数据技术在各种行业领域的应用越来越广泛，市场营销专家也加入了大数据技术传播者的行列。 一些营销专家看到了采用大数据的好处。这些专家不仅强调大数据带来的总体利益，还指出大数[详细]
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利用正确的云数据管理解决方案，让您的数据更易于访问并产生价值
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：83
云数据管理市场已经朝着多云和人工智能(AI)解决方案发展。然而，筛选杂乱并找到最有价值的解决方案仍然是许多公司面临的挑战。 为了帮助克服这一挑战，企业在向数据管理基础结构添加新的云解决方案时应牢记几个注意事项。从数据管理解决方案中提供 AI 的提供[详细]
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气象数据资源建设及相关问题研究
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：89
1、引言 气象数据资源需要管理，更需要建设因为数据资源是气象部门开展各项工作的基本条件和基础，事业的发展，政府和社会各界对气象服务需求的日益增加和变化，都对数据资源产生此起彼伏的新的要求，唯有做好数据资源建设，夯实发展基础，营造良好的发展条[详细]
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人们需要了解的四种业务分析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：92
对于业务分析的不同阶段，企业需要在各个步骤中处理大量数据。根据工作流程的阶段和数据分析的要求，有四种主要的分析类型：描述性、诊断性、预测性和规范性。这四种业务分析提供了企业需要了解的所有信息，从企业的发展状况到为优化功能而采用的解决方案。[详细]
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如何制定一个成功的数据科学培训方案
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-17 热度：176
数据科学家目前仍很短缺。一些公司通过设立培训计划以重新培训员工去担任数据科学职位，从而填补这一空缺。 那些知道如何帮助组织机构充分利用其信息资源的技术专业人员(尤其是数据科学家)目前需求量很大而供应短缺。 一些企业开始自己动手，设立数据科学培[详细]
