11月26日,腾讯联合洛可可·洛客、永辉云创、微众银行、微保等多家企业举办的首届服务创新大会在深圳正式举行。本次大会上,来自国内、国际的30多位嘉宾,针对产业互联网时代,如何从用户角度出发,通过对用户的深入研究来提升服务质量、创新商业模式分享了自己的经验和观点。 腾讯用户研究与体验设计部(以下简称CDC)总经理陈妍在服务创新大会互联网保险分论坛上对CDC发布的《见微知“保”,从传统到互联网保险用户大调研》报告进行了详细解读。陈妍指出,保险行业需结合互联网用户画像,对用户的决策类型和关键环节进行详细剖析
📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 从零学习 自助商业智能分析 千万不要错过咯 📷 下期预告:选择合适的自助商业智能分析工具
近日,DAX 引擎之父 Jeffrey Wang 受采访,被问及很多关于 DAX 引擎细节的地方。形成了九十分钟的采访视频
过去一年内,我们看到了大数据的井喷式发展,数据处理分析成为热门,大数据行业呈现出信息激进之势。这导致数据科学家、数据应用程序员和商业分析师等大数据方面的人才成为当下职场最炙手可热的岗位。 但是,我们也能发现,有能力处理日益增长的大规模数据计算的专家和人才,还远远达不到市场需求的数量。 有人预测,随着商业数据不断增多,2017年将成为新数字信息时代的开始。但是如果没有足够多的专家对这些数据进行分析利用,那么这些资源将在很大程度上得不到充分的利用。 很不幸,事实情况是大数据的发展要远远快于我们学习利用数据的速度
是什么驱使企业建立成功的数据驱动文化?未必是数据本身。这是次要的。技术本身排在第三位。数据驱动决策才是第一位的。 在向实施数据运维的数据驱动企业转变时,最重要也是最困难的是向数据心态的文化转变。这种转
🍉🍉🍉 正所谓商场如战场,有多少人被电视剧蒙蔽了双眼。平日里我们以为商战就是运筹帷幄,决胜千里之外。想象中的商战,是在宴会上推杯换盏,老板们弹指间几个亿上下。
百度百科上BI的定义是:商业智能(Business Intelligence,简称:BI),指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。BI产品则是将上述过程流程化的平台化产品,在降低数据获取、分析成本方面,契合中台的思想,因此也是作为数据中台解决方案的重要模块。
对于程序员来说,开源的东西都是好的,别的不说,因为可以自己自己随意开发,毕竟每个人都喜欢自己写的代码嘛,也或者,就是不想花钱哈哈哈哈(扎心了)
近日,葡萄城正式发布了Wyn Enterprise 商业智能分析软件,这是一款前所未有的商业智能软件,将 BI 和报表融为一体。
数字化的今天,企业各个业务系统产生数据成倍地在增长,为了处理分析大量的数据问题,很多企业都寻求商业智能BI软件的帮助。一款合适的商业智能BI软件不仅能大大地提升公司的效率,还可以帮助企业做出正确的经验决策。因此选择一款好的商业智能BI软件至关重要。笔者整理了以下10款行业内比较知名的商业智能BI软件,以供大家参考。
对于 Power BI Desktop 而言,其定位是为分析师打造,并提供自助商业智能分析的强大能力。然而,只有这些,相当于只是把球从中场传给了前锋而已。
我们常常谈论商业智能(BI)这个词,但实际上以这个词作为帽子盖住的内容是非常多的。在这里,我们非常清楚商业智能的广泛范畴,并将这里在数年前就锁定在讨论自助商业智能(Self-Service BI)领域。
前段时间,我曾写过一篇小文章——《为什么Power BI(敏捷/自助BI)会这么有用?》,从敏捷BI如何起作用的角度进行了简单的分析,今天,又有朋友提起这个问题,因此再深入探讨一下。
晚高峰时段,导航软件总能找到路程最短、堵车最少的路线;运动过程中,穿戴式设备可以记录人的心率、速度等数据,进而判断最适合用户的锻炼方式…… 这些都离不开数据分析。
编译 | Tina、平川 开发者不想做运维,对 DevOps 来说不是好事情。 最近, Scott Carey 发表了一篇调查文章,喊出了一些开发者的心声:“扯淡的 DevOps,我们开发者根本不想做运维!”除此之外,软件工程师兼 DevOps 评论员 Sid Palas 也在推特上写道,“DevOps 已死,平台工程才是未来。” 他的核心观点是:开发者不想跟基础设施打交道,企业在发展过程中又需要控制自己的基础设施。只有平台工程,能将这两个相互矛盾的命题统一起来。 Honeycomb 的首席技术官 Ch
有同学问:老师,我看数据,完全得不出结论。都不知道这些数字在说什么。可有的人就能看出很多问题。甚至我们做销售的领导,只要看一两个数就能做判断。我该怎么办呢?
「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之一-好用的插件工具推荐 「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之二-像使用Excel一般地使用Sqlserver 「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之三-最值得使有低投入高产出的Sqlsever
当你打开这篇文章的时候,也许你也在为DevOps的落地而苦恼,也许你的组织正在尝试DevOps转型,作为一线的实践者,说说我对这个“落地难”的看法,欢迎交流不同看法~
BI软件即商业智能软件,将来自企业的CRM、SCM、进销存等业务系统产生的数据进行有效整合,并对这些数据进行分析,进而转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策。目前市面上有各种各样的BI软件,功能上也是五花八门,不过从整体上可以分为传统BI软件和新型BI软件(又叫自助式BI软件)两大类。下面我们分别从这两个类别看下常见的BI软件有哪些。
Wyn Enterprise是葡萄城自主研发的嵌入式商业智能软件,具有强大的OEM和API集成能力,可以与OA、ERP、钉钉、企业微信等各类应用软件深度集成。通过深度的嵌入式分析能力全面满足企业数据整合、报表设计、数据可视化、自助式BI分析、数据填报等数据分析需求,让数据分析无处不在。
BI,即商业智能(Business Intelligence),是对商业信息的搜集、管理和分析过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力,促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。
本文翻译自 Architecture and Design Considerations for Platform Engineering Teams 。
看到这篇文章,感觉对数据分析一些点总结蛮好的,分享给大家。数据分析要产生真正的价值,或者说要让业务方,管理层感觉到真正的价值,其实需要非常多的东西:
前段时间高晓松在清华做了一场“没有诗和远方”的演讲,主题主要是讲5G和区块链。其中大部分观点我是认同的,我将部分演讲内容稍微总结了一下,分享给大家!
数字化的今天,各种数据处理分析工具使企业的运营效率大大提升。而商业智能BI的出现给企业带来了更多的帮助。凭借商业智能BI的数据挖局、数据分析和数据可视化等功能,企业可以提高运营效率,增加利润率,并制定更快、更明智的业务决策。下面我们来看一下国内外有哪些好用的商业智能BI软件。
Ben Porterfield 在自己的 Linkedin 主页这样形容自己:一个有经验的冲浪者。除了在 Santa Cruz 海岸冲浪以外,他还帮助一系列初创企业在变幻无穷的互联网浪潮中破浪前进。他是 Sticky, Inc.(译者注:一个成功的硅谷广告数据公司)的首席工程师,接着与小伙伴联合创立了 Rally Up (译者注:移动 APP 公司,2010年 被 AOL 收购)。
说的更具体一点,声音识别、图像识别和数字化的人工智能算法,会对零售行业带来根本性的推动。
“2018上海国际新零售产业大会暨23届智慧新零售产业链展览会”前身是“第22届中国(上海)零售业博览会”,于2017年组委会率先移师上海国家会展中心,吸引了大量国内外优秀厂商的积极参与并成功落下帷幕,在历时三天的展会中,现场展出面积近15000平米,举办相关论坛活动10余场,有来自国内外三十多个国家和地区的约13000名观众观摩了此次展会,效果显著, 约85%以上展商对本届展会给出了高度评价,并表示23届将继续参展…
从各种规模和形式的数据中提取有用的价值以及存储和处理数据的公司日益增多。那些支持大量非结构化和结构化数据的系统将在短期内继续上升。市场要求平台使数据管理员在授权最终用户去检测数据时实施保护和管理大数据的措施变得更加容易。此外,这些系统将成熟到足以在企业规格的IT系统内良好运行。
调研发现,很多人对BI的理解侧重于数据的分析和展示,BI更多地被等同于数据分析与数据可视化。因此在大多数企业中,BI更多地是指分析和前端展示工具,而不是一个完整的体系。
BI工具即商业智能分析工具,是指使用一套方法和技术来准备、呈现和帮助分析数据的工具。将企业中已有的数据转换为知识,从而帮助企业做出明智的商业决策。这里说到的数据包括订单、库存、交易账目、客户和供应商等数据,它们来自于企业业务系统,企业所在行业和竞争对手,以及来自于企业所在的其他外部环境。
拼多多,新电商开创者,3亿人都在拼的购物APP。社交电商?消费降级?到底是什么成就了拼多多?
深入了解和学习零售电商行业的“回报指数”,能够有效帮助改善和优化现有的购物流程,提升转化率和用户体验。
商业智能供应商很久以来就一直对潜在商业用户说,自助BI是一种万能药,它使IT能够自己分析数据——而且还很简单。而且,我卖给你的是一座桥梁…… 但是,业务用户的问题实际上并不在于IT——而在于它用于思考分析并将想法应用到数据的时间。由于之前的技术条件限制,通常需要大量的IT工作才能创建和运行分析查询。但是,现在事情已经有了改观,现在的技术不仅能够让最终用户受益,也能帮助IT更好地处理现在不断产生的大规模数据及业务线经理不断增加的数据分析需求。这种变化带来的两个重要重叠部分是BI及分析工具的功能不断增多和云计算
谈到商业智能行业,变革是不可避免的。为了跟上步伐,各种各样的BI 解决方案正在快速迭代更新,以满足企业的数字化需求,那么市场上BI 工具种类繁杂,到底如何选择适合功能全面、满足自己企业运转情况的、合适的BI 工具呢? 我们为您总结A-Z 26个单词描述 BI 的功能,帮您在选型中全覆盖最新的商业智能要点。创建了一个 BI 术语表,从 A 到 Z。并为这些术语添加了注释,我们来一探究竟: A - Ad hoc - Ad hoc 报告 是一种 BI 流程,非技术最终用户无需 IT 即可生成 BI大屏。即使用报表设计器的最终用户能够提出自己的问题并创建自己的可视化仪表板或报表。
【新智元导读】以人工智能驱动金融生活服务为切入点,北大“人工智能前沿”系列课程第三讲为观众描述了AI在特定领域的实现和应用。蚂蚁金服VP、首席科学家、普渡大学终身教授漆远博士担任本节课的主讲嘉宾。北大
今年在阿里云栖大会、架构师峰会等很多技术峰会上都看到了低代码的专场,低代码可以说是中台之后,又一个热门话题和名词。2018年至2021年上半年,中国低代码无代码赛道热度持续升高。2020年是概念验证和融资的高峰期,经过一年多的产品迭代,是时候对外发声了。最近一个朋友去了一家低代码公司,年终奖都不要了,说明钱给的还是到位的。
你有没有发现这样的场景,现在大街上店铺,咖啡厅,美妆可能也没抓买衣服,当你消费完,付完款之后,
大数据时代,几乎每个企业都在追求数字化转型、数据化管理,上到公司管理层战略目标制定,下到一线业务同学的项目复盘汇报、甚至产品经理和开发的需求沟通,都需要数据的支撑,从过去的拍脑袋的定性决策,转向一切用数据说话的定量决策。从而,带来数据获取和分析需求爆发式的增长。
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如果就这么的把生产的物品理解为产品,或者一套套的软件理解为产品,那么侧重点自然就会放在设备的生产和软件的一套套兜售为盈利的方向,而产品不应当但指生产的物品或软件。
本篇文章汇总了国外2018年商业智能领域多份权威报告,将普遍受到认同的核心观点进行梳理,包含AI、移动BI、自助式BI、云部署、数据治理、增强型BI等多个方向,力求为读者呈现清晰的2019年商业智能蓝图。
昨日听罗胖子讲袁绍和曹操,说到结论是袁绍之所以输,是因为他「在过去的好处里面沉迷纠缠,在未来的利益面前踌躇不前,在过去的静态的麻烦里面筹划不停,在未来的挑战前却不敢决断」。应了曹操煮酒论英雄对他的评语「袁绍色厉胆薄,好谋无断;干大事而惜身,见小利而忘命:非英雄也。」曹操袁绍这个离我们有点远,况且曹操挟天子令诸侯不正是利用皇权这个存量吗?袁绍干掉宦官和权臣集团打破几百年僵持的局面难道能说他不敢接受挑战?但是罗胖的观点值得深究与思考,我想讨论一下跟自我成长更相关的东西,那么现在问题来了,比如,什么样的既得利益是
这是很多人在做数据分析的时候,经常会碰到一个问题。尤其是新人刚入门的时候,看到下面的数据分析工具
技术自媒体,属于自媒体行业,为什么说是门生意?我认为是因为其中产生了交易。任何有交易的地方,就有生意,就有商业模式。比如你上街去某个车店买个车,去某个房屋中介买个房等等
原文链接如下 - https://www.qsrmagazine.com/outside-insights/voice-first-revolution-takes-shape-restaurants
什么是BI?这应该是很多刚刚接触BI的读者最想了解的问题。BI即商业智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。
编者按:随着互联网的普及化以及物联网的快速发展,人们产生的数据也越来越多。早几年前,马云就突出了当前是“DT”时代的说法。但数据的多并不代表着就是好事,只有被利用起来的数据才是好事。有人将数据称为是“
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