自助分析平台是构建在大数据平台之上的，依托于大数据平台的数据研发能力，通过统一的数据服务，实现对数据查询、分析的统一管理，为企业业务分析提供高效的数据决策支持，同时也避免数据工程师陷入繁杂的提数需求中。自助分析平台是有计算机基础的业务人员能够快速上手的前端产品，既要有大数据的处理性能，有需要有简单好用的可视化分析能力，只有让业务人员能够快速掌握使用方法，和公司的业务结合起来，自助分析平台才有价值。其实，一直以来，各大公司的数据分析平台都只有一个目标——干掉Excel。
随着大数据的迅速发展，时下许多企业面临着最重要的现实问题是如何对大数据进行分析。只有通过大数据分析才能获取到更智能的，深入的，有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括其数量、速度、多样性等等，都呈现出大数据日益复杂的特点。因此，选择一款功能强大的大数据分析BI工具尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
传统BI和数据仓库架构已无法应对大数据、分析、自助服务所带来的挑战。然而，现代化数据架构仍未能够全部解决传统数据仓库和BI所面临的问题，很少有组织能够在一些尚未成熟的领域采用大数据分析技术。数据架构在能够支持传统BI的同时，也要意识到需要逐渐的适应现代化项目需求。 现代化数据架构设计方法 毫无疑问，数据架构必须改变。它必须适应大数据、分析和自助服务的时代。传统数据仓库和BI架构已经不能很好地满足许多企业创新发展的需求，每一个变化——大数据、分析和自助服务——都是一个巨大潜力和挑战的组合，把它们组合在一起便形
敏捷大数据，即在敏捷理念原则指导下，构建出一系列通用平台工具，和一整套大数据应用全生命周期方法学，以支撑更轻量、更灵活、更低门槛的大数据实践。本文从理论层面整体解释我们所理解的“敏捷大数据”。
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。
BI即商业智能，或商务智能，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地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，是一套完整的解决方案。
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
当样本不符合理论分布假设时，求样本统计量的置信区间就成为一个难题。而自助法(Bootstrap)的思路是对原始样本重复抽样产生多个新样本，针对每个样本求取统计量，然后得到它的经验分布，再通过求经验分布的分位数来得到统计量的置信区间，这种方法不需要对统计量有任何理论分布的假设。一般认为，只要样本具有代表性，采用自助法需要的原始样本只要20-30个,重复抽样1000次就能达到满意的结果。 在R中进行自助法是利用boot扩展包，其流程如下： 编写一个求取统计量的自定义函数 将上面的函数放入boot（）函数中
在企业数据建设过程中，大数据治理受到越来越多的重视。从企业数据资产管理和提升数据质量，到自服务和智能化的数据应用，大数据治理的内容在不断地发展和完善，其落地实施的过程中会遇到各种各样的难题和挑战。本篇文章通过分析大数据治理建设中的沟沟坎坎，总结出了大数据治理需要具备的能力和关键技术。 本文目录： 一、困难重重却充满光明的大数据治理发展之路 二、大数据治理技术需要不断革新 三、如何选择合适的大数据治理工具？ 四、总结 一、困难重重却充满光明的 大数据治理发展之路 传统数据治理一直无法逃脱的魔咒 大数据治理从建
随着企业信息化、数字化的发展，对于数据管理者提出了更高的要求。自服务数据共享与服务架构是为了更好的解决数据管理者对数据管理中的数据的交换、资源的管理、数据的共享以及带动业务创新而提出的数据管理框架。自服务数据共享与服务架构的目标是实现对企业级的数据和资源进行管理，推动业务创新带动企业业务拓展。在自服务数据共享与服务架构中提出以元数据为核心，自动采集数据信息进行数据分类管理，并建立了自助式数据交换和数据共享通道，制定了数据交换中所常用的数据交换标准，提供了对数据的全生命周期的监控和预警功能。 目录： 一、数
目录 一、大数据治理与业务创新的关系 二、大数据治理的关键步骤 三、大数据治理的主要成果 一、大数据治理与业务创新的关系 数字化时代，我们的数据来源比以前更广了。第一，之前传统企业政府的IT系统主要是面向内部使用，产生了一些信息，现在已经面向外部使用了；第二，更多行为信息、社交信息都会变成企业的数据；第三，我们有很多非结构化的数据，比如媒体、视频数据等；第四，还有物联网传感器方面的数据等。 这些数据大部分是非结构化的，如媒体数据、视频数据，包括物联网传感器等信息，这些信息远比以前更加难以管理，怎么样把这些信
第一个趋势，是在任何一个公司，甚至是垂直领域的公司，数据量正在剧烈增长，而且数据类型越来越复杂。
本文目录： 一、大数据时代还需要数据治理吗？ 二、如何面向用户开展大数据治理？ 三、面向用户的自服务大数据治理架构 四、总结 一、大数据时代还需要数据治理吗？ 数据平台发展过程中随处可见的数据问题 大
随着数字化的发展，实证单位和企业需要处理分析的数据量呈指数级增长，传统的数据分析工具已不能满足一些企业的需求，越来越多的企业转而寻求BI工具的帮助。现在市面上有非常多的BI工具，质量也参差不齐，笔者特此盘点了现在市面上6款常见的BI工具，以供有需要的朋友参考。（排名不分先后）
本次“数据猿年度金猿策划活动——《2022中国企业数智化转型升级服务全景图/产业图谱3.0版》”为2022年度图谱版本的升级更新版，下一次版本迭代将于2023年4月底发布2023年1.0版，敬请期待，欢迎报名。
★每日一题（答案次日公布） 昨日Q2答案：A Q3: 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？( ) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 ________________________________________________________ 摘要: 大数据技术快速进化，各种迹象显示2015年仍将持续。MapR的联合创始人兼CEO John Schroeder预测，在2015年里，五大发展将会主导大数据技术。 在短短几年里
本文目录 一、大数据时代还需要数据治理吗？ 二、如何面向用户开展大数据治理？ 三、面向用户的自服务大数据治理架构 四、总结 一、大数据时代还需要数据治理吗？ 数据平台发展过程中随处可见的数据问题 大数
“大数据”不再只是一个流行词。弗雷斯特研究公司的研究人员发现，“2016年，近40%的公司在实施大数据技术，并且扩大了采用力度。另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。” 类似的，NewVantage Partners的《2016年大数据高管调查》发现，如今62.5%的公司在生产环境中至少有一个大数据项目，只有5.4%的企业组织没有计划或开展大数据项目。 研究人员表示，采用大数据技术的势头不太可能很快就减慢。IDC主管分析和信息管理的集团副总裁丹·维塞特(Dan Vesset)说：“出现的大量
在中国智能制造2025的变革中，数据湖不会是数据仓库和BI平台的终结者，但数据湖一定是未来企业数据技术（DT）的核心纽带，成为引导中国制造2025变革的数字宠儿。 实现工业4.0或中国制造2025的前
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。
电力行业近年来对数据开放、共享、融通的需求与日俱增，令电力数据安全建设的重要性也不断提高，而大数据治理作为解决数据问题的关键措施，应该怎么办呢？
作为企业数字化转型的基础，数据成为企业建设的重点。如何能够管理好数据，成为各行业的热点问题。 目录： 一、传统数据治理难以满足数字化要求，企业需要新一代大数据治理 二、如何实现以用户为中心的自服务的大数据治理？ 三、自动化是自服务大数据治理的核心 四、总结 一、传统数据治理难以满足数字化要求， 企业需要新一代大数据治理 1、大数据平台建设浪潮过后，企业深刻认识到数据治理的重要性 经历过广泛的大数据平台建设浪潮之后，数据问题变得越来越多，这两年数据治理变得越来越热，各行各业都深刻意识到了数据治理的重要性。这
近年来，数字经济正在影响着每个人的日常生活，数据已经贯穿了企业日常业务的各个方面，对于企业来说，数字化转型不仅是战略举措，更是其生存和整个业务模式的基础。但59%的受访高管表示，企业人员与大数据之间的的鸿沟让数字化转型变得困难重重… 本文目录： 一、用户与大数据之间的鸿沟让数字化转型困难重重 二、通过自服务的大数据治理消除用户与大数据之间的鸿沟 三、企业如何应用自服务的大数据治理加速数字化转型 四、总结 一、用户与大数据之间的鸿沟 让数字化转型困难重重 目前虽然不少企业已经广泛建设大数据平台，但却难以直接
提供大数据解决方案的技术供应商列表似乎是无限的。现在，许多特别流行的大数据解决方案都属于以下15种类别之一,我们一起来看看吧：
<数据猿导读> 无论是为促销产品还是作为战略目标，大数据已然成为很多公司和机构过度使用的术语。笔者认为，数据基本就是两类，一类是人类轨迹产生的数据，另一类机器自动产生的数据。这两类数据构成了我们今天的
最近在看关于大数据、数据仓库 、数据架构的《数据架构：大数据、数据仓库以及Data Vault》一书，关于大数据有些思考，结合FineBI的Spider引擎，可看看Spider引擎对于大数据的阐释，以及在大数据平台架构中，可以处于什么样的位置。
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“
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。
佛瑞斯特研究公司（Forrester）的研究人员发现，2016年，近40％的公司正在实施和扩展大数据技术应用，另有30％的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。2016年NewVantage Partners的大数据管理调查发现，62.5％的公司现在至少有一个大数据项目投入生产，只有5.4％的公司没有大数据应用计划，或者是没有正在进行的大数据项目。 研究人员称，会有越来越多的公司加速采用大数据技术。互联网数据中心（IDC）预测，到2020年大数据和分析技术市场，将从今年的1301亿美元增加至2030亿美
在企业的日常运营中离不开数据分析，各类数据的的汇总、整合分析和研究对于企业的发展和决策都起着不可或缺的作用。对于数据量小的型企业来说，做数据分析用Excel就够了，但是对于数据量大的企业，Excel就显得不那么适用了。许多中大型企业选择BI软件解决大数据分析问题。BI软件可以对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台，进行加工处理、分析挖掘与可视化展现，满足各种数据分析应用需求。笔者整理了一些好用的大数据分析BI软件，以供大家参考。
［导读］无论是为促销产品还是作为战略目标，大数据已然成为很多公司和机构过度使用的术语。笔者认为，数据基本就是两类，一类是人类轨迹产生的数据，另一类机器自动产生的数据。这两类数据构成了我们今天的大数据多结构化数据源。大数据不仅要关注实际数据量的多少， 而最重要的是关注在大数据的处理方法，让数据产生巨大的创新价值。这也就是为何以谷歌为代表的技术创新类的公司会在未来成为全球市值最高的公司的核心原因之一。 本文整理自张礼立博士作品、中国工业评论 实现工业4.0或中国制造2025的前提之一是构建智能工厂， 其核心要
嵌入式分析 在传统业务应用程序（如HR系统，CRM或ERP）的范围内提供商业智能。这些分析在用户的正常工作流程中提供上下文敏感的决策支持。
导读：网易大数据平台的底层数据查询引擎，选用了Impala作为OLAP查询引擎，不但支撑了网易大数据的交互式查询与自助分析，还为外部客户提供了商业化的产品与服务。今天将为大家分享下Impala在网易大数据的优化和实践。
文 | 傅志华 互联网行业在大数据的积累和应用以百度、腾讯和阿里巴巴最为值得关注。百度、腾讯和阿里巴巴在大数据的应用上虽然有共同的地方，但由于各自的数据来源和商业模式的不同，其大数据应用也有不同的特色。本文将分析他们拥有的数据资产和应用，以方便大家了解大型互联网企业的大数据现状和未来策略。 百度、阿里巴巴和腾讯的数据资产 从数据类型看，腾讯数据最为全面，这与其互联网业务全面相关，其最为突出的是社交数据和游戏数据，其中：社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容；游戏数据
离9月15日已不足半月，由于美国的制裁，在此日之后，华为的高端麒麟芯片系列将无法制造。我们对此愤恨不已，却又无可奈何，因为国内并不掌握相关的高端制造技术。目前，在一些高端行业，我们国家确实比较落后，但我相信，在不久的将来，我们一定会赶上来并领先于世界。
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。
互联网行业在大数据的积累和应用以百度、腾讯和阿里巴巴最为值得关注。百度、腾讯和阿里巴巴在大数据的应用上虽然有共同的地方，但由于各自的数据来源和商业模式的不同，其大数据应用也有不同的特色。本文将分析他们拥有的数据资产和应用，以方便大家了解大型互联网企业的大数据现状和未来策略。 百度、阿里巴巴和腾讯的数据资产 从数据类型看，腾讯数据最为全面，这与其互联网业务全面相关，其最为突出的是社交数据和游戏数据，其中：社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容；游戏数据主要包括大型网游
大数据和数据分析被接受和使用已经走了很长的路。在过去的几年里，我们已经看到很多行业采用先进的分析作为其整体战略的核心部分。而且这一应用已经覆盖到了所有领域，并没有限制特定场合。领导人越来越依赖分析从而帮助他们灵活、迅速做出决定。一个数据科学家的工作职责描述现在已经扩展到包括域的理解。 在2016年大数据分析趋势报告中，我们强调的关键趋势将勾勒出2016。在第三版的趋势报告中，我们看到了实时分析的需求增加和支持它的生态系统的发展。我们也预见到分析将由最终用户本身在自助服务模式中处理。期望分析工具和使用丰富的数
企业数字化转型过程中每个阶段都会遇到诸多问题和挑战，在信息系统搭建上，早期烟囱式架构建设导致数据无法互联互通，形成数据孤岛，完成互联互通后又面临无法管理数据资产、发挥数据资产价值等问题。现阶段，随着业务复杂度的增加和信息技术的演进，数据和分析成核心业务功能，又将面临缺少高效、便捷以及多样化的数据获取渠道，导致上层数据分析应用无法顺利和高效的开展。
笔者认为数据中台不应该是一个单纯的系统或者是一个软件工具，而应该是一套架构、一套数据流转模式。
“【报名】数据猿年度精彩活动推荐：访谈调研+企业盘点+榜奖峰会，与数据猿共筑2021
目前我们数据平台部共有200多人。整个数据平台是按照基础平台、核心应用、产品包装和质量监控的思路分为四部分： 数据中心，负责建设管理腾讯大数据基础平台; 精准推荐中心，负责研发落地以数据挖
上海琢学科技有限公司专注服务于金融企业，为客户提供业界领先的大数据与人工智能产品、咨询服务和解决方案。琢学基于金融企业的海量数据完成价值发现和自由规律挖掘，帮助企业掌握态势、预测趋势、发现价值和规律，构建完备的大数据运营服务体系和客户运营服务体系。公司自主研发的数据魔盒系列产品获得60多项软件著作权及多项发明专利；多年被评为上海市“专精特新“企业，上海市静安区重点大数据企业以及科技型中小企业。
毕业入行数据产品时这个岗位并不成熟，很多公司都不设这一岗位，也缺少数据产品经理相关的书籍理论。第一次职业生涯的迷茫期是工作的第三年，毕业前两年一直做数据可视化、数据报表产品经理，从单点的C端埋点、流量统计逐步拓展到管理驾驶舱、销售分析、商品分析、营销分析、画像标签、服务分析等更多业务板块，这个阶段每天忙于和各种业务指标、报表需求，为业务提供数据支撑，乐此不疲，以为数据产品经理的工作就是这些内容了，处于“愚昧山峰”之巅。第三年的时候随着数据可视化平台从0-1的逐步完善，指标覆盖健全，业务新增的需求数量明显降低，很难再挖掘出新的需求，每个版本可提前规划的需求紧急程度看起来似乎都无足轻重了，危机感顿生，担心自己即将失业，不知道还能做些什么，处于绝望之谷。所以在薪资、环境、团队都不错的情况下，选择了离职，想出去看看别人家公司都在做些什么。
随着科学，技术和经济的进步，人类已经进入了信息化和大数据时代。人类生活的世界每天都在爆炸性地生成大量数据，并且面临着诸如宇宙繁星般的大量数据。如何收集，清理，整合，存储，计算，建模，训练，显示和分析数据，如挖掘黄金一样的找到有价值的数据并使用它，一直是许多公司困扰的问题。因此，为了解决这个问题并更好地分析和开发数据，大数据分析工具应运而生。
该文介绍了利用大数据和分析技术优化器官捐赠项目的例子。通过使用Talend的技术，UNOS已经将数据处理时间从18个小时减少到了3至4个小时，生成报告所需的时间也减少了84%。这种方法有助于为移植中心提供更多的信息，以便更快地获得成功。
大家已经可以看到，在 Excel120.com 和这里的公众号，我们已经不断抽出自助商务智能分析的思想，心法和招式，使用什么工具完全是依赖于场景。我们也会更多地和大家一起分享新的学习感悟。
2015年，全球大数据和分析市场的规模将达到1,250亿美元。国际数据公司（IDC）和国际分析协会（IIA）在不同的网络广播中，都谈到了它们对2015年大数据和分析市场的预测。以下是其中一些要点： 安全软件将成为大数据分析的杀手应用 大数据分析工具将是第一道防线，它结合了机器学习、文本挖掘和本体建模，提供整体及综合性安全威胁预测、检测、阻止和预防程序。（IIA） 物联网（IoT）分析将大热，五年的年均复合增长率为30% 物联网将成为数据/分析服务的下一个重要关注点。（IDC）在物联网潮流侧重于数据生成和生
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