-
大数据分析如何发挥重要的作用
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：171
在人们的工作和生活中，都会产生大量数据。人们每次打开电子邮件、在线联系他人、使用智能手机应用程序、与任何客户支持代表交谈、进行在线购买或联系虚拟助手时，服务提供商和开发商都会收集这些原始数据。这些庞大的、无组织的数据集群被称为大数据。 简单[详细]
-
大数据时代个人隐私数据保护的挑战与思考
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：96
大数据时代个人隐私数据保护的挑战与思考： 一、大数据时代个人隐私数据泄露已成为全球重大的社会问题 随着信息技术的飞速发展，数据化生存已逐渐成为人类社会运行的常态，数据在公共管理、科学研究、企业营销等领域发挥着重要作用。 疫情发生以来，利用大数[详细]
-
数据管理战略 企业可实施的六个方面
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：68
数据战略为更好的数据管理和治理奠定了基础，但仍有改进的空间。为了让数据管理走向现代化，企业需要正确的工具、环境、资源和权限来建立数据驱动的项目，并建立指导方针和边界，以确保成本、敏感信息的保护和法律合规性得到有效管理。 以下是企业在实施数据[详细]
-
阿里巴巴云原生大数据运维平台 SREWorks 正式开源
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：199
随着行业不断发展，大数据AI也逐渐呈现云原生化的趋势。复杂的业务场景及其背后涉及到的不同技术方向的开源和自研，使得产品运维面临技术复杂度高、规模大、场景多等挑战。 阿里巴巴云原生大数据运维平台 SREWorks，沉淀了团队近10年经过内部业务锤炼的 SRE[详细]
-
现代数据栈是如何走向实时化的?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：86
时代已经变了，企业对传统的数据基础设施越来越厌烦，这些基础设施对关键的商业智能问题回答得很慢，而且经常过时，与当前的业务现实不同步，通常是一天或更长时间。 现代企业的需求和要求正在以戏剧性的方式转变。因此，旧的批处理模式(每天一次大的更新，[详细]
-
从 垃圾 数据到数据完整性的转变
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：114
数据产生的速度越来越快，这已经不是什么秘密。根据IDC的数据，由于在家里工作、学习和做事的人数突然增加，2020年产生和复制了更多的数据。此外，据预测，未来5年创造的数字数据量将是数字存储出现以来所创造数据量的两倍以上。 但这引出了一个问题，这些数[详细]
-
50%企业数据治理失败！这九大要素才是成功关键
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：80
知名咨询公司Gartner的调研显示，在实施数据治理的企业中，有34%的企业数据治理处于良性建设阶段，有近50%的企业数据治理并未取得理想的效果，仅有16%的企业数据治理效果显著，处于行业领先水平。 1.数据战略 很多企业都说自己重视数据，但是能规划出明确的[详细]
-
大数据时代下如何保障信息安全？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：90
大数据时代下如何保障信息安全？ 1.大数据时代已来 随着网络时代日益信息化，移动互联网、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆土与应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的 大数据时代，大数据对社会经济、政治、文化，生活等方面产生深远的影响，大数[详细]
-
为什么成功的数据网格实施需要数据虚拟化？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：59
组织多年来的一贯做法是将所有数据整合到单一位置，例如数据仓库或近年来兴起的数据湖。但是，集中式数据基础架构的一些弊端已初现端倪： 1. 集中式数据团队对数据的了解程度无法与只专注于全部数据中特定部分的具体业务团队相提并论。 2. 集中式数据基础架[详细]
-
智能交通 大数据科技在交通领域的应用
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：127
最近几年，城市机动车保有量增长惊人，客车、面包车、私家车甚至是摩托车的年平均增幅达到了15%以上。根据分析，当车辆保有量年增长率超过20%的话，将会引起当年以及之后几年城市交通建设速度难以匹配保有量增长，引发交通问题。 现阶段我国城市路网存在着密[详细]
-
数据剖析如何在幕后改善客户旅程
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：103
在广泛使用大数据分析技术之前，企业管理人员几乎做出的每个决策都是猜测的结果。他们无法真正预见未来，也无法正确预测任何特定行动方案的结果，因此基本上采用有根据的猜测，并发现问题所在。如今可以查看从各种来源收集的数据，从而以更高的确定性找出人[详细]
-
大数据导致 网站管理和发展的巨大改变
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：101
大数据的进步和发展促使网站开发行业发生了一些令人印象深刻的变化。 多年来，网站开发行业一直处于技术变革的最前沿。网络开发者也是最早适应和采用大数据和机器学习技术的人员之一。 大数据如何影响网站开发行业?以下是一些最大的变化。 (1)更有效地使用非[详细]
-
大数据分析工具必须具备的基本特性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：163
很多企业需要在大数据分析工具中获得一些基本功能，才能在2021年彻底改变业务。 在这个快节奏的世界中，传统的大数据分析是一个耗时的过程。商业世界中有着来自环境各个部分持续流动的实时数据。为了适应当前情况，企业必须在大数据分析工具上进行投资，作为[详细]
-
大数据可以使特许经营业务蓬勃进展
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：158
大数据技术对现代的运营变得非常重要。特许经营行业是受益于数据科学重大突破的领域之一，一些大数据初创公司甚至专门为特许经营提供服务，例如FranConnect。精明的特许经营权所有者还可以找到使用大数据技术更有效地发展业务的方法。 有很多令人信服的理由[详细]
-
大数据如何成为建筑业的重要技术?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：120
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。众所[详细]
-
现代数据分析的角度
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：144
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数[详细]
-
大数据对成功营销至关重要的原由
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：94
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]
-
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：2022-04-12 热度：56
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，并探讨如何为未来发[详细]
-
如何构建以数据为中心的框架
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：101
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组[详细]
-
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：2022-04-12 热度：172
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，无论是在简[详细]
-
为什么2022年仍然存在数据孤岛?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-11 热度：181
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]
-
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：2022-04-11 热度：104
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企[详细]
-
2022年的5个主要的数据迁移趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-11 热度：194
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、云计算[详细]
-
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：2022-04-11 热度：163
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，从人[详细]
-
需要避免的7个数据治理错误
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-11 热度：102
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，也就是[详细]
