節日將至,圣誕老人又快準備好給全世界的孩子送玩具了! 但是,圣誕老人是如何經營這樣一個龐大的企業,并不斷擴大規模以滿足每年的全球需求呢?當然是在Qlik Sense的幫助下! 從供應鏈到運營再到配送,圣誕老人使用Qlik Sense使其組織的各個方面都能做出數據驅動的決策。
相信做數據分析的人都知道Excel,甚至于有可能離不開它,但是使用Excel的數據分析師都知道Excel存在很多問題,不是最好的數據分析工具,本文就向大家介紹更好的的數據分析工具——BI。
2020年12月11日,由Qlik主辦的“2020 Qlik數據集成與分析用戶論壇”在北京瑰麗酒店隆重召開。來自各大行業的IT技術、業務及管理人士與會,現場座無虛席。
AWS高級技術合作伙伴看到日益增長的市場需求,將Qlik的數據集成和基于SaaS的分析與AWS相結合,提高數據的使用和價值。
就在不久前,整個數據世界還在沸沸揚揚地討論如何創建集中式數據存儲,以最大限度地提高數據的可用性,從而達到高級分析的目的。博客們大聲疾呼反對數據湖,支持組織良好的數據庫,開源社區團結在Hadoop生態系統周圍,大數據技術飛速發展。本文就這個狀況回顧一下推動數據湖采用的一些假設,并注意一下這些假設的穩定性。
自然語言處理是當今BI領域的領先趨勢之一,支持基于搜索的交互和完全對話式分析。通過對話式分析,更多的人--尤其是不太復雜的用戶--可以接受使用自然語言的分析,讓他們以更快、更簡單的方式對數據提出問題,獲得洞察力,并做出數據驅動的決策。
Google BigQuery是一個具有成本效益、高度可擴展的無服務器數據倉庫,專為業務敏捷性而設計。該平臺管理所有的資源,自動擴展并高度可用。因此,倉庫管理員不必花時間做典型的實施決策,如CPU大小或最大存儲分配。
任何人都可以制作圖表,但是正確的圖表是什么?對于BI從業人員來說,這是一個日常問題,自2016年發布以來,許多人一直在使用廣受贊譽的FT視覺詞匯來回答這個問題。
相信接觸數據管道的公司都很困惑到底應該選擇ETL還是ELT?有人認為ELT可以根據數據的分布情況進行并行處理優化,它更好;也有人認為ETL可以分擔數據庫系統的負載,可采用單獨的硬件服務器部署,所以它更好,到底誰好一直爭論不休,那么希望看完本文能平息這一爭端。
任何曾經從事數據倉庫項目工作的人都知道,這可能是一項艱巨的工作,需要數年的時間才能完成,并花費數百萬美元。所以總是有人希望能夠解決數據倉庫的問題,Qlik就應運而生,它最大功能之一就是無需數據倉庫即可將多個不同的數據源整合在一起。