大數據革命催生了不同種類，類型和階段的數據分析。在本文中，就將探討三種不同類型的分析-描述性分析，預測性分析和描述性分析-來了解每種類型的分析可以提供什么以改善組織的運營能力。

2021-03-11 10:20:39.173

對于業務分析的不同階段，企業需要在各個步驟中處理大量數據。根據工作流程的階段和數據分析的要求，有四種主要的分析類型：描述性、診斷性、預測性和決策性。這四種業務分析提供了企業需要了解的所有信息，從企業的發展狀況到為優化功能而采用的解決方案。

2020-12-15 10:12:18.317

在冠狀病毒大流行之后，數字化轉型變得更加重要。全球各地的企業都在努力從大數據中收集實時的運營洞察力，以提高盈利能力，提供卓越的客戶體驗，并遵守法規。 然而，以業務速度攝取和分析來自不同數據源的快速增長的數據量，卻帶來了巨大的挑戰，尤其是對擁有傳統核心基礎設施的企業而言。

2020-12-14 10:38:38.963

即時數據流在大數據分析中的地位已經非常突出，實時數據管道工具也是如此。本文為您帶來一份數據流工具的清單，這些工具適合進行數據驅動的決策。

2020-12-07 14:18:31.760

在大數據時代，你會聽到很多術語被拋出。其中最常用的三個是 "商業智能"、"數據倉庫 "和 "數據分析"。不過，你可能會好奇，這三個概念之間有什么區別，所以我們來看看。

2020-12-03 15:02:34.383

英特爾?數據分析加速庫(Intel? DAAL)是英特爾?架構優化的構件庫，有助于提升機器學習和大數據分析能力，并幫助數據工程師縮短開發高性能應用的時間。本文將會詳細介紹Intel? DAAL)到底是什么。

2020-11-26 10:37:47.603

現在，企業對數據觀念的轉變已經將數據管理推向了新的高度。數據科學是現在數據管理的核心組成部分，但數據管理和數據科學往往被視為兩種不同的活動。數據科學家工作在數據分析師、數據工程師和DBA之間，他們把時間花在為數據分析和競爭情報做好數據基礎設施上。但是，在不斷發展的下一代數據市場中，數據管理和分析將是市場成功的核心差異化因素，因此，數據管理和數據科學必須協同工作。

2020-11-25 11:55:42.423

人工智能和大數據是技術界最熱門和討論最多的兩個主題。盡管如此，圍繞大數據和人工智能仍然存在許多誤解。這兩個話題也有很多炒作，有時可能會導致更多誤解。在本文中，您將了解企業對大數據和人工智能的七個常見誤解。

2020-11-05 15:32:10.283

盡管數據分析的進步使企業能夠獲得對大型結構化和非結構化數據集的深入了解，但是這些進步限制了隱私和盜用風險。更好地控制數據和保密協議的生命周期可以緩解這些風險，但是將敏感或受監管的數據處理組件外包給第三方仍然被普遍認為充滿風險。

2020-11-03 09:39:58.250

當前，我國的數字化進程已經擴展到政務、民生、實體經濟等各個領域，稅務機關應立足戰略思維進行前瞻規劃，統籌安排各項工作，尤其在稅收征管中發揮導向作用的風險管理，更應順勢而為，走在大數據時代的前列。

2020-10-28 09:59:57.473