首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

华汇数据带你了解下大数据服务能力

大数据服务能力其实是一个相对于大数据产品能力的概念。从企业实际建设大数据项目的角度来说,多数情况下简单地购买一些大数据产品并不能满足实际需求,往往需要供应商提供一定的服务来完成项目的建设。具体来说,大数据项目前期的规划、咨询、设计,实施阶段大数据平台等产品的部署以及定制化开发,进一步对已有数据的迁移、集成、整合以及在此基础上进行的数据治理,接下来的持续运维运营和迭代优化,结合业务进行的一些应用开发等,这些围绕数据开展的一系列工作都属于大数据服务的范畴。供应商向客户提供这些服务的水平就是我们提到的大数据服务能力。

04
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    【解析】数据产品的前世今生

    互联网是个制造流行概念的行业,“数据产品”也不幸免。其实,数据产品的“实”早就存在,只是“名”是后面几年慢慢流行起来的。 我看到过很多讨论数据产品的文章,但大家基本没有统一的认识,对概念的理解也不太认同,所以这里想简单写写自己的观点,主要内容也是不会在其它网文看到的一家之谈。 一、什么是数据产品 要谈清楚数据产品,首先不可回避的“俗套问题”便是数据产品的定义认知。我的理解是:广义来看,数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策(甚至行动)的一种产品形式。它在用户的决策和行动过程中,可以充当信息的分析展

    09

    揭秘|2016年度黑马:野心有多大,大数据这盘棋就有多大

    今年的“金瑞奖”名单已公布,不少人发现除了网易、阿里这样的拿奖“老手”,还杀出了一匹黑马——华坤道威数据科技。人们不禁好奇,在这个角逐最激烈的大数据产品创新奖中,华坤道威是如何跟“大佬们”并肩站上领奖台的? 走红不是偶然,数据就是基因 事实上,华坤道威并不是“突然”走红的,早在2000年就从数据分析和市场研究起家,先后服务过宝洁、强生、联合利华、中国联通这样的行业顶尖企业及世界500强公司。十余年的厚积深耕,“用数据说话、凭洞察取胜”早已成了华坤道威的企业基因。 直到大数据时代的来临,这家低调却实力不凡

    06

    如果明天失业了,该怎么办?

    对于家里没矿、拆不了迁、拼不了爹妈爷奶的普通打工人,工作的首要目标就是养家糊口,为了生活,尤其是人到中年,上有老下有小,身上有车贷房贷,不敢生病,不敢请假。最近朋友圈看到很多关于寒意的内容,比如《我,阿里P7,找不到工作》,XX公司整部门裁员,应届生是重灾区等等。于是,一时间,“有工作”好像就已经是得天独厚的优势了,曾经经常在朋友圈吐槽公司、吐槽领导的人,甚至开始感激公司“不杀之恩,多谢收留”。开始打鸡血努力工作,保自己,保老板。于是,就在思考一个问题,如果我明天失业了,准备怎么办?有句古话叫“置之死地而后生”,提前想想这个问题,或许当这一天真的来了的时候,才不至于猝不及防,难以应对。

    03

    行业观察 中国大数据产业 数据商业应用敏感度低

    大数据作为一个新兴的产业,一直在处于舆论的风口浪尖。就像互联网+的概念一样,大数据被神话了,被送上了“宗教”的神坛。大数据企业总是有一个担心,生怕大数据被捧得的太高,将来可能会被摔的很惨。 2015年中国大数据产业的热度从贵阳大数据交易所开始,到9月国务院的2015第50号文《促进大数据发展行动纲要》进入高峰,相信10月份的乌镇互联网大会上,大数据还会是一个大的热点。 大数据论坛上,数据产品和解决方案被介绍的很多。数据给企业带来的具体价值、数据应用场景、大数据产业的痛点介绍的很少。中国大数据产业经历着很多

    08

    沙龙回顾 |大数据精准营销且看运营商如何玩

    近年来,无论你在刷微博、微信朋友圈、QQ空间、小窗口等等,都会在无疑中看到广告,而且那条广告还是你关注的,恭喜你,你被精准营销了。最高境界的精准营销,无限趋近于“私人订制”。此时,每个用户收到的广告都是量身定制的。这是无数广告业者正在追求的境界。 6月29日晚,中国电信北京研究院灯塔大数据产品线产品总监、CDA二级数学建模师——钱兵,就《大数据时代的广告精准营销》与大家分享运营商数据在助力广告精准营销和效果评估方面的心得,为大数据百人会社群带来一个多小时的精彩演讲。 当前在各类数据资源市场鱼龙混杂良莠不齐的

    05

    聊一聊大数据的问题和缺陷

    多亏了大数据和云计算,可以让企业使用超级计算机的力量。而人们面临的问题是用来分析和应用大数据的工具通常有一个致命的缺陷。人们进行的大部分数据分析都是基于错误的模型,这意味着错误是不可避免的。当人们夸大的期望超过其能力时,后果可能是可怕的。 如果大数据不是如此巨大,这不会是一个问题。考虑到人们拥有的数据量,有时甚至可以使用有缺陷的模型来产生有用的结果。这里的问题是人们经常把结果与全知混淆起来。人们对自己的技术非常迷恋,但是当模型出现故障时,它会变得非常难看,尤其是当数据产生的错误是相当大的时候。 📷 大数据失

    08
    领券