创造数据的人很多，但利用数据的人却很少。 原文翻译： 如今，各路企业和组织都不再使用上一代架构来存储大数据。既然如此，为什么还要使用上一代商业智能（BI）工具来进行大数据分析呢？...第一诫：不要转移大数据 转移大数据代价高昂：毕竟，大数据很“大”，如果打包转移，负担太重。...远离那些对你说“请把数据转换成表格，因为我们一直都这么干”的BI解决方案。 第六诫：不要无限期地等待结果 在2016年，我们预计数据处理速度将会变得快起来。...第十诫：不要只是站在数据湖边，等着数据科学家来干活儿 不管你是把大数据当成数据湖还是企业数据中心，Hadoop已经改变了数据的处理速度和存储成本，我们每天都在创造更多的数据。...END 版权声明： 转载文章均来自公开网络，仅供学习使用，不会用于任何商业用途，如果出处有误或侵犯到原作者权益，请与我们联系删除或授权事宜，联系邮箱：holly0801@163.com。
OpenStack正重新定义数据解决方案领域之商业模式。证据何在?业界领导企业正在积极吞并OpenStack厂商。...各大巨头认为其中或许蕴藏着能够定义下一代商业计算新模式的巨大价值。...这些企业已经意识到，开放云领域的创新成果势必会在商业数据管理解决方案这一残酷的竞争当中胜出。商用硬件以及内部托管数据中心的好日子将很快一去不返。...厂商可能需要额外承担维护数据中心带来的工作量，但同时他们也将获得现有商业投入实现最大回报的理想目标。...开放标准化云架构代表着商业IT的未来发展方向，而OpenStack无疑是目前最出色也是惟一一套能够实现这项目标的解决方案。
1.商业智能系统的目标 商业智能系统是以业务流程管理系统采集的数据为基础，对原始的数据进行加工，给出有利于决策形成的结果，帮助人们正确地进行经营决策。 ...商业智能系统不仅反映原始数据的情况，还应该应用现代数据模型的方法对原始数据进行加工处理，从而更进一步地揭示数据之间的内在联系，实现商业智能化的要求。...2.决策分析的实现方法 决策分析是一种对数据进行提取、加工和变换方式表达的过程，作为一个具备基本功能的商业智能系统，应该具备多种的分析手段和方法： (1) 任意的数据提取 根据查询的对象选择一定的条件后... 商业智能系统的功能包括通用功能和数据选择功能，通用功能完成公共的处理 ，可以用工具条的方法实现，数据选择功能应用菜单的方法实现分析对象的选择。 ...商友商业信息系统的功能如下： (1)通用功能 指标选择 数据提取 标题修改 报表打印 显示饼图、折线图、直方图 正向、反向排序 计算相关系数 显示最大值、最小值、平均值
导读：随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，工业物联网等技术在工业企业中得到广泛应用，本文将分析工业大数据发展中的三大挑战和今后的五大商业趋势。 ...三大挑战 工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高，工业大数据有三大挑战...具有理想的工业大数据企业也许也要经历这样的过程，他们需要通过单个项目帮助企业完成内部的纵向集成，然后把解决方案产品化和平台化，进一步延展自己的核心竞争力。...从字面上理解，工业大数据很容易被认为是大数据在工业领域的应用，也容易把工业领域的一些信息系统使用的传统数据库上升到工业大数据的数据不够大的场景，当然，还有一些商业企业更会把收集的一些毫无价值的实时数据存储起来称为工业大数据...大数据未来中国五大商业趋势 高风管理咨询有限公司发布的《2016年中国商业趋势调查报告》提出了未来中国商业社会发展的五大趋势：包括数字化变革、行业整合、走出去、用户体验互动和共享平台经济。
Tech 导读 本方案以某金融企业大数据平台建设方案为例，面对企业内部的数据现状提出合理化建议，基于商业版Hadoop数据平台搭建数据仓库系统，实现数据资产的充分利用，结合当时现状推荐国产自主研发商业版...图1 建设背景 1.2 目标 通过搭建基于商业版Hadoop大数据平台的数据仓库系统，实现对我司数据资产的充分利用。...平台，还是国内、国外的商业厂商大数据软件，都具备较大的技术优势。...2.2.2 技术优势 Transwarp Data Hub（简称TDH）是国内首个全面支持Spark的Hadoop发行版，也是国内落地案例最多的商业版本，它是国内外领先的高性能平台，比开源Hadoop2...本期建设，可以只实现十大主题域中的几个或某些主题域的关键实体，在后续阶段慢慢丰富需要的主题域实体。 2.
商业广场包括商场、写字楼、酒店、公寓和豪宅，以及停车场等配套功能设施。无线集群通信系统分为大型物业、商场、酒店三种管理模式(群组)。每种格式的通信都要求相对独立。...最多支持8个语音中继通道和16个数据通道。最大用户容量可达800。不需要传统集群系统的控制通道，8个时隙都可以使用，不浪费系统时隙，不需要应用和许可机制。
； 然而，就算你做的再好，你只能代表你自己，代表属于你自己擅长的那15%，但不一定对方需要的不是你沾沾自喜的15%，也许是你所忽略的85%；而又何况，真实世界所需要的一个完整商业解决方案的100%的功能...从这点看，对于怎么样输出对有价值或能够帮助业务侧劝说影响对方的解决方案，也有一些不成熟的小想法，站在巨人的肩膀，尚且也称之为商业策略方案的4P元素吧。 ---- ?...，因为工作关系，可以通过不同行业的商业计划书或者业务侧的一手数据经验去切入对不同行业的商业思考，加深了对于商业的理解和反哺到自己所负责行业的方案迭代。...2、Product 熟悉售卖产品/竞品 实际上大部分的行业都可以归纳为商品或服务的售卖，相对于提供服务或创意支持的广告行业来说，互联网行业的商业化产品也是比较清晰且有许多市场参照物的售卖逻辑，同时也是构成了我们日常输出商业解决方案的核心内容...，多去见客户，多了解用户，每一次哪里做得好，怎么样保留和优化；每一次哪里不如意，怎么样调整和进步； 慢慢地，我所写的方案不再在意跟其他人的对比，开始脱离套路，我们写过思维导图的一页纸提案，我们也有白底大黑字的文案流提案
数据可视化大屏可以帮助人们更加直观地了解数据，让数据更容易被人们所接受，比如双十一实时展示的成交额。 今天给大家推荐一个基于 Vue、datav、Echart 框架的大数据可视化（大屏展示）模板。...，chart 文件负责监听和数据渲染。...比如drawPie()是渲染函数，echartData是需要动态渲染的数据，当外界通过props传入新数据，可以使用watch()方法去监听，数据变化就调用 this.drawPie() 并触发内部的....请求数据 在 main.js 文件全局配置，在 views/xx.vue 文件里进行前后端数据请求。...guide/ # echarts 文档 https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html 总结 big-screen-vue-datav 是一个不错的大屏可视化项目
尽管该数据未包含在公司的资产负债表中，但这只是时间问题。 大数据如何改变商业？ 大数据的出现带来了许多行业的变化，尤其是商业。业务与大数据的集成导致业务的快速发展和业务规则的重置。...在过去，业务模型不断被淘汰，那么大数据如何改变业务？亿信华辰小编总结如下： 在包含大数据的业务中，所有商业行为和商业信息已开始数字化。这里基于数据的意思是一切都可以量化。...同样，信息是从看似无用的事物中提取出来的，并转化为非常有用的数据。这种创新的方式为这些信息创造了独特的价值，而这些数据的独特性是改变商业的关键！ 大数据对商业（企业）有什么影响？...通过用数据来计划生产架构和流程，不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的、一对一的解决方案，为企业开展生产提供保障。...商业分析软件亿信BI工具和零售专业知识还可以帮助公司更好地了解购物者增加同店销售，减少盗窃并消除不必要成本的过程。
7、华为 从产业价值链定位来看，以客户需求为驱动，定位为通讯设备领域的系统集成服务商与量产型公司，为客户提供有竞争力的端到端通信解决方案，并围绕通讯设备领域的整个产品生命周期形成完整的产品线。...对上述商业模式进行梳理不难发现： 第一，“十大成功商业模式”从年代的角度来看呈现出“两端少、中间多”的格局，所涉及的企业实现了持续经营并具有较强的盈利能力和一定的体量。...第二，“十大成功商业模式”可进一步划归为“基于技术突破与创新”和“主要依托产业价值链融合与分解”两类，并在不同的领域与产业价值链条上做出了不同程度的创新。...这表明，成功的商业模式非常一样而又非常不一样。非常一样的是创新性地将内部资源、外部环境、盈利模式与经营机制等有机结合，不断提升自身的盈利性、协调性、价值、风险控制能力、持续发展能力与行业地位等。...借鉴基础上的创新永远是商业模式中商业智慧的核心价值。 来源：微信公众号--正略咨询
在这些方面，数据分析和挖掘可以帮助企业。...这样下去可不行，我们打算组织一个市场营销活动来遏制这种趋势，可是这个客户挽留活动毕竟只是公司众多市场活动中的一个，预算也有限，你看看数据仓库里积累了那么多数据，能不能挖挖这些数据，帮我看看哪些客户可能会流失...一、商业理解 在这里，根据上面的需求，可以把流失问题归结为如下3个问题： • 问题 1: 预测哪些客户(尤其是哪些高价值客户)可能会流失? • 问题 2: 可能流失客户的特征是什么?...• 客户行为数据：主要是客户使用电信产品和服务情况的数据。比如客户的通话详 单记录，客户订阅、使用、退订增值服务情况等，这部分数据容易获得，存放在业务系统中，一般数据质量较好。...• 客户交互数据：包括客户投诉、业务咨询以及客户对电信的市场营销活动的响应 情况等数据，尤其是客户拨打客服电话的情况。问题在于这部分数据往往在电信企业并没有被很好地记录与保存。
这些模型的成功基于通用任务（例如语言建模）和特定下游任务之间的迁移学习， 这些模型在有标记数据的静态评估集上表现出色。但是，在商业环境中部署这些模型通常会产生较差的结果。...这是因为商业环境通常是动态的，并且在推理数据和训练数据之间包含连续的领域变化，例如新主题，新词汇或新写作风格等。...在数据稀缺的商业环境中实现更好的鲁棒性和适应性的一种有前景的方法是在微调阶段将与领域无关的知识嵌入到预训练的模型中。...值得注意的是，以无 监督的方式训练并且没有任何标记数据的模型能够学习语言的通用方面。 ? 预训练模型能解决动态商业环境的挑战吗? 在一些动态的商业环境中，根本不可能生成任何标记数据。...这些最新的进展使我们在数据稀缺的商业环境中实现更好的鲁棒性和可伸缩性又迈出了一步，但是NLP社区仍然需要解决开放的问题和挑战。应该使用哪种类型的外部信息？如何将这些信息嵌入预训练的模型中？
我们可以在元界中期待哪些商业模式？ 1.NFT艺术品的销售 目前，画廊是元界中最常见的商业模式。根据我与世界各地业内人士的观察和讨论，这可能源于 NFT 与艺术之间的内在联系。...这些团体带来了画廊，这是元界最早、最受欢迎的商业模式。 2. Vox 的销售 与物理世界不同，元界是由其他材料制成的。...为满足这一需求，我们现在拥有多个 Vox 商店，其中 Vox Walk 是商业模式的主要示例。 3. 施工 一些土地所有者拥有多个地块，但建设的时间和精力有限。...数据服务 数据无处不在——元界也不例外。平台需要每个包裹的访客数据。潜在买家需要出售包裹的历史数据。潜在卖家希望市场数据来设定他们的要价。游客想知道去哪里。以上每一项都需要数据的支持。...专业的数据分析提供商可能会成为重要的业务。
04 智能商业双螺旋之一：数据智能 无数据，不智能；无智能，不商业。人工智能是一场技术革命，它必然会将越来越多的商业智能化。未来数据智能将成为商业的基础，而智能商业也将成为数据时代的全新的商业范式。...在我看来，要想把数据智能融入具体商业，要做好三件事：数据化、算法化和产品化 数据化：商业创新的基础 对于当下的商业而言，智能化指的是商业决策会越来越多地依赖机器学习，依赖人工智能。...完成了商业场景的数据化之后，算法就是提炼数据价值的思路，而DT时代的数据价值就是商业价值 产品化：数据智能和商业场景的最终载体 产品和数据、算法的互补作用可以形象地比喻成“端+云” 作为“端”的产品，具备以下三大关键作用...“三位一体”的 数据、算法、产品在反馈闭环中“三位一体”，唯有如此，智能商业才能完成对传统商业的降维打击，DT时代的商业跃升才有发力点 活数据：让反馈成为闭环 想要让数据与现实生活无缝衔接，就需要数据在线...“活数据”的三大重要特征 全本记录，而非样本抽查 虽然按照统计学的方法，一个随机样本也可以在相当程度上推导出全局的特征，但商业的环境是动态的，始终处于不断变化的过程之中，一个间隔很长时间才收集到的样本
导读：数据科学家还需要掌握商业技能吗？当然了，针对这个问题，365 Data Science用有趣的视频做出了解答。...编译：Mika 来源：CDA数据分析师（ID：cdacdacda） 原文：365 Data Science 在今天的内容中，我们谈谈商业和数据科学，以及如何将两者结合起来。...但实际上，雇主是这么想的， “听上去你的能力很棒，但是我这里没有纯粹的数据科学家工作。我需要能够结合数据和商业策略，知道如何解决复杂的数据问题，并能有效与管理层分享见解的员工。”...这也是你要看这篇文章的原因，在本文中我们将给你展示5个关键的商业基础知识，将向你展示如何使用数据来实现实际业务解决方案。 因为在如今，处理好数据对任何一家公司来说都是生死攸关的。...结语 以上就是我们列出的5个商业基础知识，它们将帮助你走上数据科学的职业道路。你可以把它们作为积累商业知识的垫脚石，用一些相关的书籍来扩展你的知识，并参加在线商务课程来提高技能 让你的简历脱颖而出。
文章目录 一、商业数据分析概念 1.商业数据分析引入 2.什么是商业数据分析？...2.数据可视化 3.数据驱动开发团队 一、商业数据分析概念 1.商业数据分析引入 先列举几个案例： （1）请估计一下2020年八月份在北京卖出有多少双鞋子？...2.什么是商业数据分析？...基于数据通过分析手段挖掘出商业价值，解决商业问题，并通过分析商业问题建立相应的分析模型。 上面的几个案例都可以通过数据分析的手段得出结论。...一个基本的分析流程如下： 理解商业问题 根据具体的商业场景理解商业问题。 准备阶段 根据相应的商业场景进行计划和准备，需要哪些数据、怎么进行分析。
近日，亚历山大·塞缪尔（Alexandra Samuel）在刊登于《哈佛商业评论》的文章《数据是内容营销的下一大热门话题》中提到，数据新闻（Data Journalism）已成为了媒体行业最热门的趋势之一...很多公司已经意识到数据新闻的重要性，但是令人遗憾的是，许多公关营销人却还沉陷在茫茫数据之中毫无头绪。 ? 诚然，数据本身没有任何意义，更不用说数据的体量之大、类型之复杂。...有些企业拥有完整的数据结构，公关传播人可利用的数据容量也非常多，这些都可成为一流的传播素材。但为什么有些企业没有对数据加以有效利用呢？...最近一份来自经济学人智库的研究显示，商业领袖们正考虑为市场营销和预测分析建立一个数据战略，并将此作为企业市场营销最重要的战略之一。...大数据时代，“数据新闻”已经从“配角”变为“主角”，从“噱头”变“看头”，企业公关必须适应新的信息生产和传播方式，既能生产数据，也能对数据进行解读分析，以此为受众提供个性化的内容！
一个基于 vue、datav、Echart 框架的大数据可视化（大屏展示）模板，最近更新了详细的介绍说明，实现大数据可视化。通过 vue 组件实现数据动态刷新渲染，内部图表可自由替换。...(o ﾟ v ﾟ)ノ 一个基于 vue、datav、Echart 框架的 ” 数据大屏项目 “，通过 vue 组件实现数据动态刷新渲染，内部图表可实现自由替换。
当然，你不一定非得成为一名数据科学家才能获得这些优势，通过简单的几步你一样可以让你的商业决策过程更加的数据驱动化。...他们之所以领先是因为他们已经获得了对竞争对手的战略优势，这种战略优势的获得仅仅是将焦点转移到了数据上，而不是仅仅依靠商业敏锐度。...仅有约40%的全球顶级公司还在凭借直觉或者经验做出商业决策，而他们的追赶者这一比例却高达70%。换句话说，处在游戏的顶端的更多的是那些以数据为导向做出商业决策的而不是那些传统的由直觉驱动决策的企业。...5个步骤让你更加“数据驱动化” 牢记这几点，让我们变得更加的数据驱动化！ 步骤1：策略 数据驱动的决策制定始于最重要的策略。这点有助于通过清除所有对商业无用的数据来集中你的注意力。...步骤5：将信息转化为行动 你采用什么样的呈现方式来展示从数据中收集的信息将决定能从中获得多少收益。 有多种商业智能工具可以将复杂的数据集合在一起，并以一种让决策者更易理解的方式呈现数据。
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