11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购 2.5折起 老客回购/新客复购 2.8折起 ←扫码立即参与活动 购后抽奖 100%中奖率 iPad Air 、Switch 游戏机 妲己机器人、虎年公仔、代金券 快速了解产品 1.移动推送:安全快速稳定的移动消息推送服务,支持 App 推送、应用内消息等多种消息类型,有效提升用户活跃度。 2.商业智能分
11月19日,首届联合国世界地理信息大会(以下简称地信会)在浙江省德清县举行。此次大会由联合国主办,自然资源部和浙江省人民政府共同承办,是联合国主办的规模最大、层次最高的地理信息大会,也是测绘地理信息领域迄今为止在中国举办的层次最高、覆盖面最广的重大国际多边活动。
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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。
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。
一年一度的全民购物即将来临,估计现在不少朋友的淘宝天猫的购物车上早已选好了准备双十一剁手的各种产品了,都希望在11.11当天抢到心仪已久的“降价”了的物品。 然而11.11果真是一年中最优惠的时候吗?
如果说数据透视表是Excel历史上的第一个伟大发明,PowerBI就是第二个。在上一讲中,我们谈到PowerBI这个强大的工具可以帮我们解决很多问题,然而市面上的数据分析软件有很多,为什么笔者偏偏这么看好这款工具呢?
1.腾讯云BI:提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力,帮助经营者快速获取决策数据依据。
“2018上海国际新零售产业大会暨23届智慧新零售产业链展览会”前身是“第22届中国(上海)零售业博览会”,于2017年组委会率先移师上海国家会展中心,吸引了大量国内外优秀厂商的积极参与并成功落下帷幕,在历时三天的展会中,现场展出面积近15000平米,举办相关论坛活动10余场,有来自国内外三十多个国家和地区的约13000名观众观摩了此次展会,效果显著, 约85%以上展商对本届展会给出了高度评价,并表示23届将继续参展…
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
原文地址:https://dzone.com/articles/why-you-should-already-have-a-data-governance-stra
成年人的11.11,不只有“衣食住行相关的买买买”,还有“囤课”、“抢课”。 数据显示,2020年,腾讯课堂11.11单日成交额同比增长200%,高峰时期180万人涌入竞相选课。今年以来,全国青年在线学习职业技能热情不减。腾讯课堂延续去年11.11活动热度,联合更多机构加码投入百万补贴,连续15天为用户发放红包,并推出海量的1元秒杀课程等福利活动。11.11活动将从10月29日启动,并持续到11月12日。 值得注意的是,今年11.11活动期间,腾讯课堂还将特别推出全国热学课程榜单、好评课程榜单、薪选好课榜
刚刚过去的11.11,京东创下了2044亿元的成交新纪录,电商历史由此翻开了崭新的一页。
日前阿里巴巴集团宣布,阿里巴巴集团已向优酷土豆公司董事会发出非约束性要约,拟以每ADS(美国存托凭证)26.60美元的价格,现金收购除阿里巴巴集团已持有优酷土豆股份外,该公司剩余的全部流通股。按照每ADS(美国存托凭证)26.60美元计算,预计总金额将超45亿美元。 阿里大手笔拉拢小伙伴 网传阿里巴巴集团主席马云也是优酷土豆的用户,为了不想看冗长的广告,所以一气之下买下了优酷土豆……虽然从财力方面,马云买下优酷土豆是分分钟的事儿,但是在商业社会显然不会有这么意气用事的中国首富,在马云看来,将优酷土豆收归
你还记得的日子自动报告被称为商业智能,或者双性恋吗?不久之后,讨论工作流、流程和用户体验之间的技术和业务用户是一个真正的业务分析的定义,或BA。近期的发展数据分析,预测建模,在数据挖掘、机器学习+社会
一年一度的双十一又双叒叕来了,给技术人最好的礼物就是大促技术指南!而经过这些年的发展,大促早已不仅仅局限于电商行业,现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动,汽车界有 818,电商有 618 、11.11 等等,各种各样的大促场景,对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战,同时也积累了诸多最佳实践。
双11期间上线某功能/活动,用户开通后参与能给大盘带来交易增量吗? 业务第一反应大概率是说“会!”。那么,某活动/功能上线与大盘交易提升之间确实存在因果关系吗?如果真实存在,具体增量是多少?
刚刚过去的11.11,讨论最多的莫过于直播电商,无论是薇娅李佳琦惊人的销售额,还是抖音电商公布的2546万小时的直播总时长和395亿累计看播人次,这些都让品牌商家在面对直播电商有了更多的思考。
许多组织都存在数据问题。当许多员工远程工作(或在混合环境中)并在多个位置使用多个设备访问公司数据时,他们正在处理信息过载问题。这只会加剧数据孤岛的问题。
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。
百度百科上BI的定义是:商业智能(Business Intelligence,简称:BI),指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。BI产品则是将上述过程流程化的平台化产品,在降低数据获取、分析成本方面,契合中台的思想,因此也是作为数据中台解决方案的重要模块。
8月3日,第十六届ChinaJoy在上海新国际博览中心隆重举办。China Joy作为最大的中国游戏展会,每年都会吸引大批游戏爱好者和游戏厂商前往参展,各种各样的前沿科技、新款游戏、数码产品都将悉数亮
SAP系统已经存在了几十年,与大多数本地(Hadoop)或基于云的(Google, Azure, AWS)数据湖不同。这就是为什么经常要存档大量SAP历史数据的原因。这带来了一个挑战——历史SAP归档解决方案以压缩格式将数据存储在基于文件的存储中,很难将这些数据集成到企业数据湖中,更不用说运行实时分析、机器学习算法或从中创造商业价值。
业务模型画布是一个战略管理和精益创业模板,用于开发新的或记录现有的业务模型。它是一个可视化的图表,其中的元素描述了一个公司或产品的价值主张、基础设施、客户和财务状况。它帮助企业调整他们的活动,通过说明潜在的权衡。
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拼多多11.11大促来了。10月20日,拼多多正式启动了今年的11.11大促活动,全场百万商品每满300减50,上不封顶,小米、美的、伊利、蒙牛、TCL等1000余家品牌也将在大促期间组团为拼多多用户送上超额福利。
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。
在最近的一篇博客中,Cloudera 首席技术官 Ram Venkatesh 描述了数据湖仓的演变,以及使用开放数据湖仓的好处,尤其是开放的 Cloudera 数据平台 (CDP)。如果你错过了,你可以在这里阅读。
11.11 云上盛惠 腾讯云云原生产品矩阵首次全量大促 火热来袭 多款产品参与领券、折扣活动,详情请见下方活动海报! 点击阅读原文或扫描图片二维码,进入云原生产品会场,一起开启11.11嗨购吧!
很多应届生以及其他非产品岗无产品经验的同学,找产品经理方向工作的时候,会把竞品分析当作敲门砖,通过竞品分析报告来体现自己的产品思维,作为产品能力的佐证。有和一些产品经理交流过关于竞品分析的体会,他们的问题相信你也曾经遇到过。
私有云门户允许用户利用云计算的自助服务优势。企业按照以下10种方式和步骤来保证用户的满意度,并确保其运行顺利。 云计算以其自助服务模式而闻名,它允许用户配置和管理资源,而不需要直接的IT干预。大多数自
回顾2022年,与同城业务紧密相关的即时零售和本地生活,成为零售电商行业最受热议和关注的话题。
晚高峰时段,导航软件总能找到路程最短、堵车最少的路线;运动过程中,穿戴式设备可以记录人的心率、速度等数据,进而判断最适合用户的锻炼方式…… 这些都离不开数据分析。
移动推送是一款快速/稳定/安全/高效的APP消息推送服务,支持APP弹窗/通知栏推送/应用内消息等多样化推送,并提供完善易用的运营平台,能有效提升用户活跃/留存及付费转化。
客户关系管理(CRM)是一种用于管理公司与当前和潜在客户之间关系的策略。它使用数据分析来改善商务关系,具体目标是提高收入。CRM 系统聚集客户信息从多个渠道,包括公司网站、电话、电子邮件、社交媒体等,以便公司能够更深入地了解其客户群和优化客户互动。
从业务架构的业务模型角度看自媒体运营。比如定位,客户细分,用户关系管理,渠道,合作伙伴,关键资源,关键活动,话题选择,内容排版,发布策略,用户画像,用户行为分析,转化率模型,增长黑客等。
每个组织都处理数据,但并非每个组织都将其数据用作业务资产。但是,随着数据继续呈指数级增长,将数据视为业务资产正在成为竞争优势。 埃森哲的一项研究发现,只有 33% 的公司“足够信任他们的数据,能够有效地使用它并从中获得价值”。但是,如果您不信任数据的质量,那么就很难根据这些数据做出决策(并且用户不太可能使用它来为他们的决策提供信息)。 这就是为什么数据治理应该成为任何商业智能平台和数据分析策略的一部分——以基于角色的权限为基础。 什么是数据治理? 数据治理是根据组织的内部政策以及外部合规性和法规要求来管理数据使用的过程,对公司员工进行数据治理方面的培训和教育非常重要——不仅要让他们熟悉规则,还要促进他们的认同。 TechTarget表示:“有效的数据治理可确保数据一致且值得信赖,并且不会被滥用。随着组织面临新的数据隐私法规并越来越依赖数据分析来帮助优化运营和推动业务决策,这一点变得越来越重要。” 数据治理具有广泛的组织优势,从打破数据孤岛到确保合规性,它也可以通过提高数据质量提供更准确的分析。
企业搭建和使用BI平台的方式,主要结合业务的发展阶段。系统建设必须做到全盘考虑、统筹规划,满足今后扩展多方面功能的需要,为今后建立完善的商业智能系统打下良好基础。另一方面,BI系统的建设是一个不断演化发展的过程,包括完善数据模型、扩充数据主题、增加数据源、丰富业务应用等。必须采取分步实施的方法,初期阶段主要任务是系统基础设施建设,解决迫切的业务问题。然后持续分阶段地对业务问题进行改善,以每一个小阶段的改善成果来促进对实施团队及用户的正向激励,减少项目实施过程中的阻力。 BI系统的实施需要遵循以下原则: 1) 分步实施,循序渐进原则。 建立系统不是一蹴而就的,一次一步的方式有效地降低了风险。 2) 迭代演化的原则。 在使用系统的过程中,不可避免地会出现新需求的增加,尤其需求变化快速,和当前有很大的差异,系统的实施实际上是建立一个良性循环的迭代过程,成功的标志在于建立一个良性的迭代过程,并且持续地使用。 3) 用户参与的原则。 系统成功的关键因素在于设计者和业务分析人员之间的反馈循环,系统载入数据后需要用户积极地使用和观察,然后反馈意见给设计人员进行系统的修正完善。业务用户人员发现问题或新的需求应及时反馈给设计人员,形成良性的循环。 4) 多种分析手段共存原则。 应能根据需要进行主题内部要素的扩充及主题的新增。 5) 开放性、可扩展性和标准化的原则。 系统的软硬件产品接口遵循业界的开放性标准,满足相应的技术规范要求,系统各模块之间接口实现标准化。 6) 安全性和可靠性的原则。 系统中保存了大量企业的商业秘密,系统必须提供强有力的手段保证数据的安全性,防止非法使用数据,同时也必须提供一套恢复机制,保证数据的完整可靠。 搭建BI系统的方法论 明确以上的原则之后,可以开始着手搭建BI建设方法,需要涉及以下方面的内容: 1)需求调研: BI的设计者需要对企业的结构和企业内部发生的需求和管理有清楚的了解,包括企业的组织架构、业务流程、业务痛点、BI应用场景等; 2)方法设计: 梳理出企业应该如何正确地管理这些业务活动和管理活动的方法; 3)规划落地: 把这些管理方法转化为BI的分析主题,并进一步细化落地,确定分析的数据来源、展现形式,与哪些系统做集成等; 4)优化应用: 从传统的以BI系统自助分析的方法转向用更多的扩展图形或主题来丰富BI分析的页面,使得使用更简单、UI更美观等;
以前,我作为一个个人开发者,倒腾过一些入门级别的云服务器,玩玩技术,不太在意云服务器的性能。
2022年「11.11」大促热卖中,腾讯云CDN/短信/视频云/通信产品的优惠力度真香!
商业智能供应商很久以来就一直对潜在商业用户说,自助BI是一种万能药,它使IT能够自己分析数据——而且还很简单。而且,我卖给你的是一座桥梁…… 但是,业务用户的问题实际上并不在于IT——而在于它用于思考分析并将想法应用到数据的时间。由于之前的技术条件限制,通常需要大量的IT工作才能创建和运行分析查询。但是,现在事情已经有了改观,现在的技术不仅能够让最终用户受益,也能帮助IT更好地处理现在不断产生的大规模数据及业务线经理不断增加的数据分析需求。这种变化带来的两个重要重叠部分是BI及分析工具的功能不断增多和云计算
Ben Porterfield 在自己的 Linkedin 主页这样形容自己:一个有经验的冲浪者。除了在 Santa Cruz 海岸冲浪以外,他还帮助一系列初创企业在变幻无穷的互联网浪潮中破浪前进。他是 Sticky, Inc.(译者注:一个成功的硅谷广告数据公司)的首席工程师,接着与小伙伴联合创立了 Rally Up (译者注:移动 APP 公司,2010年 被 AOL 收购)。
大数据时代,几乎每个企业都在追求数字化转型、数据化管理,上到公司管理层战略目标制定,下到一线业务同学的项目复盘汇报、甚至产品经理和开发的需求沟通,都需要数据的支撑,从过去的拍脑袋的定性决策,转向一切用数据说话的定量决策。从而,带来数据获取和分析需求爆发式的增长。
在当今高度数字化的商业世界中,数据分析技术已成为企业竞争力的关键。它们不仅能够提供深入的市场见解,还能够优化运营效率和客户体验。特别是在银行业,这些技术的应用对于理解和满足日益复杂的客户需求至关重要。
2016年11月,国务院办公厅印发《关于推动实体零售创新转型的意见》,对实体零售企业加快结构调整、创新发展方式、实现跨界融合、不断提升商品和服务的供给能力及效率作出部署,并特地提到要促进线上线下融合。2017年是我国新零售发展元年,随着2019年5G商用、云、AI新技术快速发展,新零售给消费者带来了全新的消费环境与购物体验。进入2020年,突发的新冠肺炎疫情使传统零售业更加雪上加霜。后疫情时代,新零售体验式消费将何去何从?本文试做分析与展望。
人脸识别[1]是指计算机通过基于个人的面部轮廓比较和分析模式,唯一地识别或验证人的生物测定技术。作为生物特征识别领域中一种基于生理特征的识别,人脸识别技术具以下优越性:第一、不需要人工操作,是一种非接触的识别技术;第二、快速、简便;第三、直观、准确可靠;第四、性价比高,可扩展性良好;第五、可跟踪性好;第六、具有自学习功能。
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
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