特性

特性

• 为什么企业要外包分析?

  随着业务数据复杂性的增加，企业正转向第三方来满足他们的分析需求。以下是公司选择外包分析的10个原因。继续阅读

• 采用SaaS，实时BI是顶级分析趋势之一

  Qlik高级总监兼市场情报主管Dan Sommer表示，越来越多的企业使用SaaS以及对实时数据的需求是分析领域的主要趋势。继续阅读

• 6企业的大数据福利

  大数据是推动智能、可持续变革的最重要资源之一。了解大数据是如何改善商业运作方式的。继续阅读

• 华体会IM体育

  美国最热门工作之一的招聘出现了停顿，但随着封锁开始解除，办公室开始重新开业，数据科学家的就业前景正在发生变化。华体会IM体育

• Qlik专注于实时、可操作的分析

  在一次采访中，Qlik首席执行官Mike Capone讨论了供应商对主动智能的关注，这意味着在用户的工作流程中实时提供可操作的见解。继续阅读

• Gartner:数据驱动的决策从来没有像现在这样重要

  Gartner分析师加雷斯•赫舍尔(Gareth Herschel)在咨询公司的虚拟会议上表示，各组织必须采取一致的方式，以最有效地利用它们的数据。继续阅读

• NLP对于增强分析意味着什么?

  探索增强分析平台如何使用NLP来提高员工的搜索能力，扩展数据可视化，建立数据驱动的文化。继续阅读

• 8大数据用例企业和行业示例

  随着对大数据需求的理解增加，大数据用例所以。以下是企业使用大数据的八种方式来改善操作。继续阅读

• 图表分析特别适合打击金融犯罪

  当组织试图阻止金融犯罪时，由于图形技术发现并揭示复杂关系的方式，它可以成为一个重要的工具。继续阅读

• 大数据分析工具的12个必备功能

  正在为您的组织搜索大数据分析工具?以下是在软件评估和选择过程中需要注意的12个关键特性。继续阅读

• 首席数据官是数据驱动决策的关键角色

  尽管第一个CDO是在近20年前聘用的，但许多组织直到现在才开始意识到数据的价值，并寻求有人来监督他们的数据操作。继续阅读

• 图表分析被用于儿童癌症研究

  由于关系数据库连接数据点的方式受到限制，TigerGraph的图形数据库工具正在帮助丹麦技术大学的儿童癌症研究。继续阅读

• 考虑在2021年使用的15个数据科学工具

  有许多工具可用于数据科学应用。阅读15个，包括它们的特性，功能和用途，看看它们是否符合你的分析需求。继续阅读

• 数据科学家短缺给组织带来了不确定性

  尽管他们希望在决策过程中使用数据科学，但一些组织找不到合格的数据科学家来开发和运行他们的数据科学项目。继续阅读

• 美国空军的数据改革使分析成为优先事项

  由于数据被锁定在传统系统中，无法相互通信，2017年，空军开始全面调整其BI堆栈，以实现数据驱动的决策。继续阅读

• 您可能需要数据科学作为服务的6个理由

  有很多理由将数据科学项目的全部或部分外包给服务。了解企业如何在其分析管道中使用DSaaS。继续阅读

• 分析管道是由什么组成的?

  分析管道传统上是隐藏的，但随着越来越多的组织关注数据的敏捷性，它们正在发生变化。了解成功的分析管道的组成。继续阅读

• 网球伟大的金星威廉姆斯是分析的奉献者

  网球名将大威廉姆斯(Venus Williams)曾七次获得大满贯(Grand Slam)单打冠军，她把数据视为自己在球场上的区别——有时这也是输赢的区别。继续阅读

• 企业的前4名自助服务BI福利

  自助服务BI采用是趋势，因为它已有国家访问和分析。探索这些平台提供企业的好处。继续阅读

• 查看DataOps工程师的角色和职责

  数据ops工程师和数据工程师经常被合并在一起，但他们有各自不同的职责。看看新兴角色的区别是什么。继续阅读

• 协作分析有利于企业数据分析

  有时候，有更多的眼睛对问题有助于解决它一点。专家讨论实施协作分析的企业福利。继续阅读

• 企业商业智能的终极指南

  正如本深度商业智能指南中所解释的那样，企业BI系统为组织带来了各种用途、业务好处和挑战。继续阅读

• 一个成功的自助BI策略的要点

  由于自助服务BI采用跨越企业，重要的是要确保您有一个良好的策略。以下是成功自助部署的顶级提示。继续阅读

• Gartner预测，到2025年，数据叙述将主导BI

  由于分析仍然是数据专家的领域，Gartner预测数据叙述将成为BI功能，使分析能够被广泛的受众所访问。继续阅读

• 前5个企业图分析用例

  Gartner期望企业图形分析通过在未来几年中增长。请继续阅读，了解为什么该技术正在跨组织市场的兴起。继续阅读

• 您需要一个商业智能数据仓库吗？

  一些组织已经在其商业智能策略中不再使用数据仓库。继续阅读，了解BI的数据存储方法是如何变化的。继续阅读

• TSA在大流行期间通过MicroStrategy跟踪个人防护用品供应数据

  TSA利用与MicroStrategy的长期合作关系，开发工具来监督个人防护用品的供应，并在大流行期间尽可能保证员工的安全。继续阅读

• 决策情报软件由Analytics提升，AI

  未来几年，企业对决策智能的采用预计将会增长。了解分析和人工智能如何支持决策建模，以及组织如何使用它。继续阅读

• 汽车分析推动了以消费者为中心的行业

  汽车行业和分析始终串联工作，现在通过市场变化和经济衰退的产品兴奋地向消费者转移到消费者。继续阅读

• 用于自助分析的数据治理最佳实践

  通过在组织的流程中包括这些最佳实践，建立强有力的数据治理策略，以支持您的自助分析环境。继续阅读

• 为什么越来越多的人开始使用图表分析技术来分析大数据

  由于不同的原因，图表分析在各个行业都得到了应用。继续往下读，看看他们如何改进组织决策、网络分析、生产等等。继续阅读

• 数据治理框架是分析成功的关键

  成功的数据驱动决策依赖于良好的核心数据，这是确保组织数据质量的强有力的治理计划。继续阅读

• DataOps和DevOps使用的关键区别

  与Devops一样，Dataops铰接团队之间的合作，并在一个组织内击败孤岛，具有实现和维护数据架构的焦点。继续阅读

• 实时数据分析的6大商业好处

  实时分析应用程序对组织的潜在好处包括更快的决策、增加的业务敏捷性、更好的客户服务等。继续阅读

• 数据科学与机器学习与ai：它们如何一起工作

  数据科学、机器学习和人工智能是分析和其他企业应用的核心。以下是它们各自所涉及的内容，以及如何将它们结合起来为企业带来好处。继续阅读

• Dataops工程师在分析中的新兴作用

  由于组织积累了更多数据并实现了实现Dataops策略的需要，他们现在正在寻求Dataops专家来帮助实施和监督数据管理。继续阅读

• 8大数据科学应用和商业用例

  数据科学家从事各种应用程序来分析数据和创造技术。这是8个常见的例子，来自不同的组织和行业。继续阅读

• 如何构建和管理数据科学团队

  数据科学团队通常包括各种分析和数据专业人员，可以以不同的方式组建，本文将介绍如何管理这些团队。继续阅读

• 增强分析领先2021年的分析趋势

  增强分析技术的采用是2020年的主要趋势之一。2021年的使用率似乎依然强劲，人工智能在分析中的作用也将趋于个性化。继续阅读

• 成功最需要的14种数据科学技能

  对数据科学家的需求继续增长，但工作需要组合技术和软技能。以下是有效数据科学家的14个关键技能。继续阅读

• 未来一年值得关注的分析趋势

  工艺自动化和连续情报是2021年在2021年观看的BI趋势之一，因为组织使用分析比以往任何时候都更有效和敏捷。继续阅读

• 房地产的分析在商业市场中茁壮成长

  数据可以推动商业地产领域从投资到再开发的一切，而分析将继续引领行业变革。继续阅读

• 应对COVID-19大流行所需的数据素养

  在医疗机构、政府和企业难以应对COVID-19影响的今天，数据素养可能比以往任何时候都更加重要。继续阅读

• 15常见的数据科学技术了解和使用

  数据科学家使用各种统计和分析技术来分析数据集。以下是15个流行分类，回归和聚类方法。继续阅读

• 数据科学流程:分析应用程序的6个关键步骤

  数据科学进程包括一组数据科学家采取的步骤，准备和分析数据并将分析结果呈现给业务用户。继续阅读

• 前5个企业高级分析用例

  各行各业对高级分析的采用一直在增长。该技术在企业中有许多不断增长的用例，但这是前五名。继续阅读

• 冠状病毒迅速扩大了分析在企业中的作用

  虽然预计NLP和嵌入式BI将成为关键的分析趋势，但大流行对企业使用分析的影响却是2020年最大的发展。继续阅读

• 事件流技术是对大数据冲击的补救

  事件流是快速实时分析从多个数据源涌向采集系统的信息流的一种可行方法。继续阅读

• 学习Python的脑筋急转弯和其他有趣的技巧

  了解Python程序员可以通过哪些有趣的方式提高他们的语言技能，以及与社区中其他人联系和学习的重要性。继续阅读

• 数据素养框架必须为企业留下

  随着数据对企业越来越重要，数据团队之外的员工需要了解数据。数据读写程序需要某些组件才能成功。继续阅读

• 数据是争取社会公正的关键驱动力

  分析可以是社会正义运动中的一个关键工具，但文化和后勤障碍可能会阻止非营利组织充分利用分析的潜力。继续阅读

• 为什么数据的道德使用对企业如此重要

  随着其他一切都在今年进行，数据隐私一直是许多消费者面前的，伴随着与他们的数据如何收集和使用的道德规范。继续阅读

• DataOps体系结构如何有利于您的分析策略

  DataOps框架可以在整个组织中更有效地提供访问，从而简化分析过程并更快地交付见解。继续阅读

• 数据分析中的8种偏差以及如何避免它们

  分析可以显示出影响底线的偏见，或者通过歧视煽动社会愤怒。在问题出现之前解决这些偏见很重要。继续阅读

• 首席数据官和分析官:你需要知道什么

  无论你有首席分析官还是首席数据官，企业都需要一个统一的数据和分析领导结构。继续阅读

• 数据素养技能节省成本，收入增长

  随着企业发展数据驱动的文化，他们需要实施项目，教员工如何使用高质量的数据并根据数据做出决策。继续阅读

• 开发数据驱动的文化以支持开始

  在一次采访中，思科首席数据和分析专员詹妮弗·雷德蒙(Jennifer Redmon)谈到了她是如何帮助企业员工处理数据的。继续阅读

• 自然语言处理的企业分析优势

  随着更多分析供应商采用自然语言工具，企业可能希望考虑技术为其分析能力提供的福利。继续阅读

• 情绪分析帮助Hotels.com与客户建立联系

  在我们大多数人停止旅行时，酒店的营销努力仍在继续，并且锐化这些努力的一种方式正在建立一个情绪化的联系 - 与数据建立情感联系。继续阅读

• 证书对数据科学学习路径很重要

  虽然数据科学证书在专业领域很有价值，但候选人必须让它们成为掌握技术和继续教育的更大动力。继续阅读

• 建筑分析有拯救生命的潜力

  尽管建筑行业的轻伤人数在下降，但死亡人数却保持不变，BI可能是降低这些数字的一种方法。继续阅读

• 2016年的失误会影响到2020年的总统民调数据

  在未能准确预测2016年选举的结果之后，2020年的民意调查和预测分析模型得到改善，但惊喜仍然可能是织机。继续阅读

• 企业中的前5个预测分析用例

  从市场营销到医疗保健，查看过去的数据有助于预测未来的趋势。继续读下去，了解当今最流行的预测分析用例。继续阅读

• 数据驱动的故障素对所有人打开了分析

  数据讲故事，因为它解释并解释了数据，将商业智能扩展到业务用户，而不仅仅是在数据分析中培训的商业智能。继续阅读

• 一个强大的数据科学团队是由什么组成的?

  企业依靠强大的数据科学团队从数据中获得最大收益。继续读下去，找出你需要雇佣哪些人才来支持你的组织的数据。继续阅读

• 比较商业智能和商业分析

  带有描述性分析的业务智能可以更好地理解您当前的操作，而业务分析的目的是为未来的决策提供信息。继续阅读

• 使用数据争夺种族股权的利益

  虽然一些数据驱动的方法最近在实践中公开审查了偏见的偏见，但数据可以有很多方法可以帮助争夺种族权益。继续阅读

• Baseball的Twins使用数据砖块来提高分析能力

  随着棒球比赛中用来做出球员人事决定的数据量呈指数级增长，明尼苏达双城队开始使用Databricks来提高他们的建模能力。继续阅读

• 为什么更多员工需要数据素养技能

  鼓励员工学习数据读写技能对任何企业都有好处。继续读下去，你会发现一些可以用来培养这些技能的好处和资源。继续阅读

• 20个顶级BI工具以及如何选择正确的

  为帮助您购买合适的BI工具进行数据分析需求，这是一个查看20个领先的技术，不同类型的BI软件和关键功能要找。继续阅读

• Python探索数据分析以及为什么重要

  探索性数据分析是构建最佳模型以从数据中获得洞察力的关键步骤。继续阅读，了解Python如何在这个过程中成为一个有用的工具。继续阅读

• Alteryx ADAPT是一个针对下岗工人，应届毕业生的项目

  Alteryx正在提供数据科学的免费培训计划，帮助其工作受到Covid-19大流行影响的人，以及进入劳动力的新毕业生。继续阅读

• 确保COVID-19时代预测模型的准确性

  数据科学家习惯于概念漂移，但由于COVID-19而不断变化的数据可能难以处理。专家讨论如何在大流行中保持模型的准确性。继续阅读

• 医疗保健中的规定分析发现使用大流行

  规范性分析可以根据所收集的数据为组织提供可执行的计划，并在大流行期间以及大流行后的世界提供帮助。继续阅读

• 执行分析业务计划需要承诺

  为了从数据分析的商业计划中获得最大的好处，公司必须有明确的目标和沟通，以及在全公司范围内进行适当的收购。继续阅读

• Howard Dresner谈到了当前分析的趋势

  在一次有关商业智能现状的采访中，资深分析师霍华德•德雷斯纳表示，云迁移和自然语言处理等人工智能功能仍是主要趋势。继续阅读

• 数据科学家教育中的重要资源

  从进入这个领域的人到管理者，都有大量的数据科学学习资源。请继续阅读关键资源和一本关于数据科学技能的新书的节选。继续阅读

• 自助分析市场的现状

  自助式分析对于强大的企业分析非常重要。专家们谈到了市场上的顶级供应商是如何跟上用户需求的。继续阅读

• 克服前3大分析采用挑战

  分析是许多企业中日益增长的一部分。专家们谈到了企业在实施新的分析策略时可能面临的一些最紧迫的挑战。继续阅读

• 更多的人工智能、易用性将塑造喜信分析平台

  在最近在Alteryx花费三年后，Ashley Kramer现在是SiSense的新首席产品。在面试中，她讨论了她对供应商平台的愿景。继续阅读

• 业务智能分析师做什么?

  商业智能分析师是分析数据，创建仪表板和处理其他职责的BI团队的主要成员。这是看工作和它所需的技能。继续阅读

• Salesforce对Tableau AI功能的意思是什么？

  Tableau和Salesforce都为其分析工具提供AI功能。专家讨论每个平台的AI产品如何相互补充。继续阅读

• 5个对组织有价值的商业智能用例

  BI工具和应用程序可以帮助改善决策，战略规划和其他业务功能。这是一个看五个顶级BI用例的组织。继续阅读

• SAS分析平台用于对抗阿片类药物流行

  随着阿片类药物泛滥，SAS开发了工具，帮助参与打击阿片类药物成瘾的医疗保健和执法机构。继续阅读

• 数据驱动制作电影背后的决定

  从剧本提交到电影发行，分析几乎推动了故事片制作过程中的每一个决策。继续阅读

• 嵌入式BI和可定制分析的好处

  根据您的数据需求，可以使用BI平台或定制的分析框架进行嵌入式分析。继续阅读每种选择的好处。继续阅读

• 2020年人口普查数据受2019冠状病毒病影响

  COVID-19危机可能会使人口普查局无法通过挨家挨户收集数据，从而损害2020年人口普查。继续阅读

• 学生参与数据可以帮助教育工作者实现远程学习

  在COVID-19大流行期间，对大多数机构来说，远程学习是必要的。看看机构是如何利用分析来衡量他们在这一转变中的成功。继续阅读

• 分析对如何重返工作岗位的决策至关重要

  当组织让员工重返工作岗位时，数据在他们做出的决策中扮演着关键的角色，既可以提高产量，也可以管理他们的物理空间。继续阅读

• 数据科学面试准备:如何回答重要问题

  成功采访数据科学家职位依赖于有效沟通和展示您的综合体验和技能的能力。继续阅读

• SISENSE帮助在大流行期间软件枢轴业务

  得益于Sisense的分析平台，美食批发分销商Soft Stuff在COVID-19危机期间得以改变其商业战略。继续阅读

• 4个具有巨大数据可视化和讲故事的特征

  在解释数据时，数据可视化和故事叙述是齐头并进的。这里有四种方法可以确保你为你的听众建立和讲述一个强有力的数据故事。继续阅读

• 顶级的增强分析工具供应商正在提供

  从自然语言查询到自动数据准备，增强分析是顶级BI平台的关键功能。继续往下读，看看受欢迎的供应商都提供了什么。继续阅读

• 数据科学家和机器学习工程师的职业

  在数据科学的保护伞下有很多职业，包括数据科学家和机器学习工程师。但是这两者之间有什么区别呢?继续往下读吧。继续阅读

• 如何使用分析师报告选择自助BI工具

  当决定使用什么BI工具时，许多组织会求助于分析公司的报告。下面介绍如何解读评级，为您的组织选择合适的工具。继续阅读

• 克利夫兰诊所的COVID-19战略由数据建模驱动

  克利夫兰诊所正在使用与分析软件供应商SAS合作开发的数据模型，为COVID-19大流行可能导致的患者激增做准备。继续阅读

• 数据科学家工作中最重要的软技能

  软技能是数据科学家工作的重要组成部分。从商业价值到人际沟通，许多非技术技能对数据科学项目很重要。继续阅读

• 卫生纸供应数据显示流行期间没有短缺

  在COVID-19危机期间，商店似乎无法保持卫生纸库存，但造纸行业分析系统的数据显示，实际上不存在双层供应问题。继续阅读

• COVID-19对分析专业人员的影响

  全球大流行迫使许多企业迅速做出改变。COVID-19对分析专业人员的影响使他们必须改变业务目标。继续阅读

• 数据科学家与数据工程师的关键差异

  数据科学家和数据工程师经常在一起工作，有时这两个职位被视为相同的职位。继续往下读，你会发现这些角色之间的不同之处。继续阅读