，做成数据集市和数据立方，因为“提取”就意味着转移。...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。...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。
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...1.构建工业大数据生态的关键 任何熟悉IT领域的行业人士都清楚，企业最直接的业务模式是项目，但特别希望可以把项目通用化，形成产品或平台，但实际情况是，除了微软等国际型IT企业有能力形成较为通用的产品或平台...工业大数据生态要求企业有能力平台化，不管企业是生态的主导者还是参与者，工业大数据将来肯定是一种生态存在业态，只不过各家企业在其中的角色是不同的。 ...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。
搜狗商业平台Java技术实践 Java自1995年问世以来，已历经20多年岁月。20年来，IT技术风起云涌，Java始终以其可移植性、跨平台性、生态系统完备性等特点成为最主流的开发语言之一。...Java生态圈非常庞大而丰富，我们在长期的实践过程中，自主或基于Java开源组件进行二次开发和优化，构建了搜狗商业平台完整的Java技术框架，如图1所示。 ?...然而，互联网面临着用户多、数据量大等的挑战，一组MySQL数据库集群无法支撑如此大的PV及I/O，因此对单表的数据量以及每台机器的数据分布需要做一定的预估。在我们的实践中，对于单表的数据量有一些约束。...代理数据源层主要负责数据库分库分表的处理，包括分库数据源、主从数据源、心跳监控和管理接口四大模块。...在此过程中，Java及其生态系统有效地进行了支撑，成为了搜狗商业平台Java生态系统的基石，显著降低了开发和维护成本，提高了可维护性和系统健壮性。
大搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。...在这一生态中，不仅涵盖了大搜车已经数字化的全国 90% 中大型二手车商、9000+ 家 4S 店和 70000+ 家新车二网，还包括大搜车旗下车易拍、车行168、运车管家、布雷克索等具备较强产业链服务能力的公司...， 与大搜车在新零售解决方案上达成深度战略合作的长城汽车、长安汽车、英菲尼迪等主机厂商，以及与中石油昆仑好客等产业链上下游的合作伙伴。...基于这样的生态布局，大搜车数字化了汽车流通链条上的每个环节，进而为整个行业赋能。 说到大数据，对于每个公司都不陌生。...大数据集群现状 大搜车目前大数据集群分为离线计算集群和实时计算集群，离线计算基于 Hive 和 Spark，实时计算基于 Flink，这两类集群分别基于 HDP 和 CDH 两套管理方式。
商业和功能维度：可分为内容/IP型、功能服务型和数字分身等。...数字人商业模式 C端(大众应用)：将数字人嵌入C端App应用，利用庞大用户流量挖掘附加价值，调整订阅费用， 个人创作者直接订阅数字人服务应用将更为普遍。...B端(出售API接口)：瞄准进行高频、大规模内容生产的细分场景，如汽车自媒体（汽车之家、懂车帝、易车）等，平台提供定制化数字人服务。收益短期内即能看到。...商业模式（C端订阅） C端用户通过订阅数字人服务进行数字人内容创作。 商业模式（C/B端定制） 支持快速定制不同形象的数字人，降低数字人分身定制门槛。...2D形象定制及驱动：基于真人录像数据，学习人的说话声音、唇动/表情/动作规律，训练可以AI驱动的数字人。
TypePad是商业化博客平台，提供完全付费的博客服务，通过TypePad用户可以很容易建立自己的博客，TypePad提供博客系统该有的所有功能以及多种设计风格和外观，如果用户熟悉HTML和CSS，完全可以将自己的博客定制到极致
如何发展平台商业？ 平台企业创造价值并不是简单地通过销售产品或服务，而是通过赋能交易和创造自身生态系统。...因此，基于平台的商业创造建立一个可以配套服务的投资网络；通过各种方式API和对系统进行设计，从而促进交易；往往支持开放共享系统，而不是封闭的系统；以及，开发各种机制，来对可能利益冲突的合作伙伴开发管理。...我们将深入探讨在构建基于平台的商业时间，公司所坚持的一些主要挑战。 现代时尚 1、自己要启动这个过程，这个公司首先需要创造良好的产品和服务的渴望——加入，就没有什么产品销售的话，就不会吸引潜在的买家。...文件云存储备份平台Dropbox、流媒体音乐服务平台Spotify、流媒体音乐服务商潘多拉（潘多拉）和《纽约时报》都采用了这种策略的实现。...促进接入和交易 平台的主要功能是方便和促进。前面说过，平台交易行之有效，靠的就是交易市场的成本，并且需要降低。
盈利模式：在一个巨大的便捷沟通平台上影响和改变数以亿计网民的沟通方式和生活习惯，并借助这种影响嵌入各类增值服务。...创新性：借助超大流量的平台优势，联合所有优质的各类网站建立了世界上最大的网络联盟，使各类企业的搜索推广、品牌营销的价值、覆盖面均大面积提升，并从中扩大盈利来源。...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。...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
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？...客户是企业的重要数据源。当大量客户位于同一平台上时，将生成无数个数据源。企业通过对大数据的综合分析来分析这些数据源，并探索大数据客流分析。...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。
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。
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。
大数据调度系统，是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结和对比。...XXL-Job XXL-JOB是一个开源的，具有丰富的任务管理功能以及高性能，高可用等特点的轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展、开箱即用。...Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统，其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。...类型支持 支持传统的shell任务，同时支持大数据平台任务调度：MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive/sparksql)、python、procedure、sub_process...可以通过对用户进行资源、项目、数据源的访问授权。支持，可视化管理文件，及相关udf函数等。
此外，Cryptovoxels 等元界平台由特殊的 NFT 组成，每个平台都可以容纳更多更小的 NFT，创造了一个远远超过任何其他 NFT 的生态。 我们可以在元界中期待哪些商业模式？...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。...例如，The Sandbox 是一个社区驱动的区块链游戏平台，创作者可以在其中将体素资产和游戏内设备转化为区块链上的 NFT。此外，游戏当然可以成为其他元节平台的一部分。...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。
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？
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。...例如，当前最流行的重筹平台之一Kickstarter，在其网站上用数字和图表的形式介绍了2014“成绩单”。...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！
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
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？...2.什么是商业数据分析？...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。...除此之外，还可以充分利用Github开源平台https://github.com/，可以查询一些开源项目、查看源码，是一个学习的平台。
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。...一些分析平台提供的可访问性使每个人都可以访问数据，这可以帮助连接整个组织并形成一个更加联合的组织。 数据越容易获取，人们就越有可能从中发掘出有用的信息。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
