问题解决

问题解决

在技术、流程和项目的特定问题上获得帮助。

• 十大商业智能挑战以及如何处理它们

  BI团队面临各种技术和项目管理挑战。以下是主要的双重挑战，有关如何解决这些问题的建议。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

• 为志愿数据科学家提供的COVID-19数据资源

  许多数据科学家正在研究新型冠状病毒和应对持续爆发的方法。请继续阅读为志愿者研究人员提供的COVID-19顶级数据资源。继续阅读

• 数据挖掘的治理，遵守，道德：单独但平等

  在对数据的伦理挖掘和分析中，错误地将治理、合规和伦理混为一谈。数据管理人员需要了解关键的差异。继续阅读

• 分析程序面临哪些数据管理挑战?

  Expert Anne Marie Smith分享了组织分析程序可能失败以及数据管理框架和其他程序如何提供帮助的五个原因。继续阅读

• 好的分析仪表板将BI数据转化为可操作的信息

  设计问题和新IT趋势使创建商业用户仪表板的过程复杂化。但是在精心设计的时候，他们可以帮助使公司更具数据驱动。继续阅读

• 许多企业错误地使用BI报告系统，但它们可以改进

  许多企业在创建BI报告时提出类似的错误。顾问Mico Yuk提供提示，以帮助您避免一些最常见的缺陷。继续阅读

• 有效地应用数据科学模型，而不仅仅是为了模型本身

  如果模型不能帮助产生商业利益，那么让数据科学家建立分析模型对一个组织没有多大作用。这里有一些方法可以确保他们这样做。继续阅读

• 大数据用户分享他们的尝试，但赢得了分析战争故事

  从大数据中衍生商业福利时所遇到的挑战是巨大的，但奖励也是如此。Hadoop和相关技术正在缓解这些挑战，以公司愿意从实验到全面吹嘘......继续阅读

• 高级分析工具从大数据中提取商业价值

  基于Hadoop和Spark等技术的大数据环境正在得到更广泛的部署，高级分析工具也同样如此，这些工具可以帮助组织有效利用涌入这些系统的数据。事实上,…继续阅读

• 机器学习平台最小化了英国退欧对投资者的影响

  英国脱欧公投对全球金融体系造成了巨大冲击，让投资者付出了巨大代价。但数据驱动策略和机器学习工具帮助一些人避免了这些风险。继续阅读

• 客户数据分析团队呈现出更律师化的面貌

  在一些组织中，公司律师的任务是保护数据不被分析滥用。但他们需要避免束缚数据科学家的手脚。继续阅读

• 自助服务工具，数据可视化软件给出了新的外观

  自助业务智能和数据可视化工具可以使业务用户更容易地分析BI数据。但要实现这一目标，还需要做很多前期工作。继续阅读

• 与大数据项目平衡创新和治理

  分析机会越来越多，调查显示，大数据项目也在增长。在新的大数据世界里，对于渴望找到利用所有信息的方法的数据科学家和商业分析师来说，这应该是令人兴奋的消息……继续阅读

• 为有效地可视化数据奠定基础

  如果BI、数据管理和IT团队没有很好的方法来可视化数据，那么从商业智能和分析工具收集的成堆的数据对他们来说用处不大。为了有效利用数据，IT团队需要构建一个……继续阅读

• 作战情报技术正在使实时成为现实

  虽然许多人带着传统的商业智能路线，前瞻性思维公司正在采取更多的操作方法。通过整合BI和Analytics，这些公司正在实现业务流程的改进 - 实时。......继续阅读

• 客户分析是《Candy Crush Saga》的制胜法宝

  King Digital Entertainment在《Candy Crush Saga》在线游戏的早期阶段就在流失玩家——在客户数据分析项目的帮助下解决了这个问题。继续阅读

• 分析在体育领域扮演着越来越重要的角色

  多年来，运动队一直在采用分析工具来提高比赛中的表现，但现在一些球队也开始专注于使用数据分析来提高他们的业务运营。继续阅读

• 教育分析项目有助于Marist，学生造成级别

  联邦监管机构威胁要打击表现不佳的大学。圣母学院(Marist College)正在使用分析学来帮助学生取得成功，并确保它不在政府榜单上。继续阅读

• 时间数据现实：在BI中，时间是本质

  咨询师Barry Devlin说，为了充分理解他们的分析数据，组织需要将时态数据功能纳入数据仓库和商业智能系统。继续阅读

• 大数据量，分析需求之间所需的平衡

  实现大数据分析应用程序的许多企业关注其数据集的大小，当它们应该真正关注的是它们是否具有正确的数据。继续阅读

• 社交媒体的情绪分析有助于投资者押注债券

  基于社交媒体数据的情感分析可能会令人棘手的推迟，但资本市场交流正在使用它，为企业债券市场提供对投资管理人员的见解。继续阅读

• 管理大数据:企业犯的两个最大错误

  本书作者Keith B. Carter表示，许多组织正在将其大数据分析努力提前陷入困境，未经适当的规划。继续阅读

• LOUSESS COACH显示出体育中的分析

  西雅图探测器健身教练正在将体育分析带入未知的领土，并沿途得分一些大胜利。继续阅读

• 正确地为业务用户设计一个业务智能系统

  Rick Sherman解释了如何在规划和设计BI系统时避免常见错误，称不同企业用户的不同需求必须是前沿和中心。继续阅读

• 谈话数据播客:预测建模技术

  预测建模不仅仅是数学问题。这个谈话的数据播客从业务和技术的角度看此。继续阅读

• BI体系结构需要扩展来满足新的分析需求

  Claudia Imhoff和Colin White概述了一个用于容纳现有数据仓库和新技术的商业智能环境。继续阅读

• R语言非常适合于分析数据的采样和操作

  分析专家Mark Whitehorn解释了R的优势，以及如何确定开源编程语言是否符合您的分析目的。继续阅读

• 分析项目经理的大数据实现核对表

  咨询师里克·谢尔曼(Rick Sherman)详细介绍了组织应该采取的一系列步骤，让他们的大数据分析程序走上正确的道路。继续阅读

• 企业寻求大数据安全问题的技术解决方案

  越来越多的大数据分析应用程序正在复杂化数据安全挑战 - 并创造了新的安全策略。继续阅读

• BI仪表板需要数据可视化的度量方法

  在商业智能仪表板中使用过于花哨的图形会让用户感到困惑，并使数据可视化程序走上错误的道路。继续阅读

• 从头开始快速构建分析基础设施的技巧

  从薄空气中创建分析架构可能看起来像是一个艰巨的任务，但它可以帮助制造更竞争的企业。继续阅读

• 数据发现工具为营销人员开辟了新的机会

  大数据正在为营销人员打开一个充满新机遇的世界。数据发现工具可以帮助他们利用这些优势。继续阅读

• 自助分析有助于营销人员克服数据专业人士的短缺

  所有行业都难以找到足够的熟练数据工作人员，但营销人员将自助分析工具视为潜在的解决方案。继续阅读

• 有关部署BI应用程序和系统的六种误解

  错误的项目管理假设会限制商业智能工具的有效性。不要让他们降低你的商业智能投资回报。继续阅读

• 可口可乐克服挑战，抓住BI机遇

  可口可乐公司理解，可以克服分析挑战，并且团队方法有助于企业利用BI机会。继续阅读

• 协作是商业智能工具实现的关键

  业务单位和IT部门并不总是在同一页面上，但他们需要才能成功实施商业智能工具。继续阅读

• 在规划一个分析性大数据架构时需要权衡的四个因素

  咨询师lindsay Wise详细介绍了在规划大数据基础设施时需要考虑的四个关键因素，以确保它将支持您的分析需求。继续阅读

• 没有更多的快捷方式：声音数据质量策略必须为双人成功

  在过去，公司可能会使没有建立数据质量努力进入商业智能计划。现在不太可能。继续阅读

• BI Architect有新的选择，以满足日益增长的数据，分析需求

  设计能够满足BI用户扩大需求的商业智能架构是找到合适的工具组合的练习。继续阅读

• 社交媒体分析工具提供了客户洞察，但需要谨慎

  在分析社交媒体数据时，可以产生有价值的信息，顾问谨慎，这一过程仍然是一个复杂和不良的科学。继续阅读

• 数据质量问题仍然困扰着数据分析项目

  继续阅读

• 如何利用敏捷BI来帮助你的BI架构

  了解如何利用敏捷BI来帮助您的业务智能体系结构。找出为什么应该将BI体系结构分为两类——数据集成和BI应用程序。继续阅读

• 您应该为您的客户分析程序收集客户数据

  根据客户数据分析专家理查德雪，您可以收集的每一块客户数据对您的客户分析计划可能是重要的。找出为什么。继续阅读

• 最有效的Excel表格管理BI, CPM

  在组织中获得关于BI和CPM项目的适当Excel电子表格管理的建议。在商业分析应该用于业务分析时，了解电子表格 - 而不是。继续阅读

• 你的公司准备好进行社交媒体分析了吗?

  是否有些公司已经准备好从社交媒体分析中获得比其他公司更多的利用?找出并了解社交媒体分析策略与商业智能策略的比较。继续阅读

• 关于如何在商业智能项目中正确使用Excel的提示

  了解如何正确地将Excel用于商业智能项目，包括关于治理和保护数据源以及将数据治理流程置于适当位置的建议。继续阅读

• 调查:数据质量差是最常见的商业智能问题

  根据BI调查9，数据质量差的最常见障碍物的列表和成功的商业智能部署。继续阅读

• 成功的商业智能(BI)体系结构的七个方面

  知道什么是成功的商业智能（BI）架构可以帮助您规划和扩展当前的BI系统。了解您的BI架构应包括什么。继续阅读

• 是否存在用户友好的专用BI查询工具?

  你能找到一个用于特殊查询的用户友好的BI工具吗?请阅读BI专家对特殊查询工具需求和商业智能供应商销售的BI软件的看法。继续阅读

• 改进客户数据分析:使用指标和技术的技巧

  获取利用客户数据分析的专家提示，并阅读一些公司犯过的常见错误示例，包括一个分析案例研究。继续阅读

• 利用分析利用客户数据的价值

  了解客户数据分析如何帮助企业改善客户体验、服务和销售——并了解更多关于客户数据分析的可能性。继续阅读

• 了解运营报告和数据仓库

  运营报告应该从数据仓库中出来吗？获得专家的拍摄，并了解操作系统，决策支持和趋势分析之间的关系。继续阅读

• 如何创建企业信息管理(EIM)战略

  创建企业信息管理(EIM)战略的最佳方法是什么?获得最佳实践建议，并了解EIM路线图如何对成功的EIM计划至关重要。继续阅读

• 在零售中使用商业智能和分析的趋势和提示

  阅读关于零售业的商业智能趋势，获取使用BI和Analytics技术的提示，与零售商的实际示例。继续阅读

• 有效仪表板设计的真实例子

  从比特advisors，Inc。浏览这些优化的仪表板示例，包括战略，战术和操作仪表板的示例。了解如何鼓励仪表板中的交互性以及如何设置仪表板。继续阅读

• 有效仪表板设计的十个关键要素

  了解为什么要关注业务需求，包括当前数据和关键性能指标，是一种有效的设计策略，用于鼓励仪表板可用性。继续阅读

• 企业信息管理的定义

  什么是企业信息管理?获取企业信息管理(EIM)定义，了解EIM系统可以做什么，以及EIM战略如何解决数据集成挑战。继续阅读

• 如何收集BI用户的商业智能报告要求

  收集商业智能报告从专家的六个问题的BiND用户报告要求。学习如果您应该在商业智能评估过程中使用报告要求模板（BI）项目。继续阅读

• 学习商业智能(BI)的最快方法

  在此BI技巧中，您将了解如何学习商业智能(BI)，获得商业智能培训，并了解为什么分析是营销工作的关键。继续阅读

• 研究不同的数据访问方法:OLAP和数据挖掘

  了解不同类型的数据访问方法，包括OLAP和数据挖掘，了解有关使用查询语言访问数据仓库和SQL和OLAP在访问数据中的角色。继续阅读

• 为BI整合项目制作业务案例

  在我们的电子书中管理商业智能（BI）合并项目的本文中，查找企业购买和建立BI Consolidation的业务案例的提示。继续阅读

• 如何判断是否到了BI整合的时候

  据专家介绍，对于组织来考虑合并BI系统，这是重要的。获取关于何时考虑商业智能合并以及如何在组织接近整合的何时何时考虑何时何时考虑何时何时考虑何时进行建议。继续阅读

• 成功整合商业智能系统的提示

  总部位于波士顿的弗雷斯特研究公司(Forrester Research)最近的一项研究显示，近80%的受访公司表示，他们使用了三种或三种以上的商业智能(BI)产品。根据专家的说法，组织考虑整合BI系统是很重要的，但是……继续阅读

• 商业智能提示（BI）需求采集过程

  获取BIA评估项目早期阶段的商业智能（BI）需求的提示。了解如何使流程顺利运行，并获取供应商的所有必要输入以做出正确的决定。继续阅读

• 打造一份更好的商业智能简历的技巧

  据商业智能(BI)职业专家称，要得到这份工作，你需要一份专业的、能说话的BI简历。继续阅读

• 商业智能团队应该向谁报告?

  从BI专家那里了解商业智能(BI)团队应该向哪个部门汇报——以及为什么汇报。继续阅读

• MBA会帮助我的商业智力吗？

  看看MBA对商业智能(BI)职业生涯是否有价值。继续阅读

• 数据挖掘应用于垂直行业

  获取数据挖掘如何在垂直行业(如零售、制造业、医疗保健、金融和电信)中使用的示例。继续阅读

• 商业智能工具需要数据仓库吗?

  根据一位专家，学习为什么Business Intelligence工具和数据集成流程最适合通过数据仓库支持数据仓库。继续阅读

• 从金融背景开始商业智能的职业生涯

  为具有金融分析师经验的专业人士学习各种商业智能职业选择。一位商业内幕网专家表示，这种转变可能并不难。继续阅读

• 数据仓库、数据挖掘和数据查询:术语和定义

  了解数据仓库，数据挖掘和数据查询之间的差异。继续阅读

• 通过Web开发的商业智能职业

  了解为什么通过获得Web开发经验，可以启动商业智能职业生涯。继续阅读

• 医疗保健行业中的数据挖掘

  据我们的分析专家威廉麦克奈特统一，了解医疗行业中挖掘的优势。继续阅读

• 数据挖掘工具:实现的优点和缺点

  了解数据挖掘工具和实现数据挖掘技术的优缺点。继续阅读

• 商业智能安全考虑事项

  商业智能安全有两个主要组件:访问和分析。在考虑BI安全程序时，请阅读我们的专家建议采取的商业智能安全措施。继续阅读

• 商业智能设备:颠覆性技术还是分散注意力?

  Rick Sherman讨论了商业智能设备的出现以及数据仓库(DW)市场中重新出现的竞争压力。继续阅读

• 业务智能软件:业务对象vs. SAS

  了解商业对象商业智能软件和SAS之间的差异。继续阅读

• 商业智能系统:数据影子系统的优缺点

  Rick Sherman权衡了数据影子系统作为解决业务集团/IT信息差距的利弊。继续阅读

• 通过开放式集线器服务使用SAP BW的数据提取

  了解通过SAP BW和BI专家的开放式集线器服务，JAY Narayanan与SAP BW使用SAP BW的数据提取。继续阅读

• 我是否需要BEx Analyzer和SAPGUI来访问SAP BW系统和报告?

  Peter Scott，BW Expert，根据用户角色和响应，建议新的BW用户在Windows上访问SAP BW系统的方法。继续阅读