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很多中小型公司認(rèn)為,只有大公司才能買得起大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的解決方案,它只適合海量數(shù)據(jù),而且價(jià)格昂貴。但是其實(shí)這已經(jīng)不再是事實(shí),有幾場(chǎng)革命改變了這種狀態(tài)。
Google BigQuery是一個(gè)具有成本效益、高度可擴(kuò)展的無服務(wù)器數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),專為業(yè)務(wù)敏捷性而設(shè)計(jì)。該平臺(tái)管理所有的資源,自動(dòng)擴(kuò)展并高度可用。因此,倉(cāng)庫(kù)管理員不必花時(shí)間做典型的實(shí)施決策,如CPU大小或最大存儲(chǔ)分配。
您是否是Qlik Sense的新用戶?對(duì)圖表是否感興趣?本文將會(huì)為你介紹如何使用Qlik Sense圖表來組裝網(wǎng)頁(yè)作為儀表盤。
自從Qlik發(fā)布了新的增強(qiáng)分析功能-Insight Advisor Chat和Business Logic以來,有關(guān)兩者的資源就頻頻出現(xiàn),而這兩個(gè)功能具體是什么樣的可能還有人不清楚,本文就向你介紹一下。
許多公司已經(jīng)認(rèn)識(shí)到,數(shù)據(jù)是其業(yè)務(wù)的心臟。它是能夠推動(dòng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)并幫助決策者了解最佳前進(jìn)方向的燃料。然而,在一個(gè)數(shù)據(jù)不斷變化和擴(kuò)展的世界里,問題變成了 "企業(yè)如何才能充分駕馭他們的數(shù)據(jù)?"
最近的棒球世界大賽上,道奇隊(duì)時(shí)隔32年再次奪冠。在這場(chǎng)大賽中,數(shù)據(jù)分析成為了決策制定重要的依據(jù),坦帕灣光芒隊(duì)經(jīng)理Kevin就依賴AI做出了關(guān)鍵性決策??梢姅?shù)據(jù)以及先進(jìn)的分析技術(shù)已經(jīng)成為了競(jìng)技體育決策制定中必不可少的因素,人們也越來越依賴數(shù)據(jù)來做出判斷。
任何人都可以制作圖表,但是正確的圖表是什么?對(duì)于BI從業(yè)人員來說,這是一個(gè)日常問題,自2016年發(fā)布以來,許多人一直在使用廣受贊譽(yù)的FT視覺詞匯來回答這個(gè)問題。
總部位于芝加哥的咨詢公司西門羅(West Monroe)的最新報(bào)告顯示,在當(dāng)前的大流行期間,有69%的高層管理人員正在投資更多技術(shù)。該公司對(duì)150位高管的季度脈動(dòng)調(diào)查還發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)和分析平臺(tái)是最常用的技術(shù),在過去六個(gè)月中,有57%的受訪者嘗試了該技術(shù)。另有21%的人報(bào)告嘗試使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。
大家都知道傳統(tǒng)的管理駕駛艙是以駕駛艙的形式,通過各種常見的圖表形象標(biāo)示企業(yè)運(yùn)行的KPI, 直觀的監(jiān)測(cè)企業(yè)運(yùn)營(yíng)情況,并可以對(duì)異常關(guān)鍵指標(biāo)預(yù)警和挖掘分析,但是傳統(tǒng)的建設(shè)方式對(duì)于指標(biāo)間關(guān)系揭示的問題需要決策層用戶自行進(jìn)行分析,用戶的分析難度較大,系統(tǒng)利率用不高,更嚴(yán)重的是出現(xiàn)數(shù)據(jù)不對(duì),但是又無法分析的根源所在的情況。
相信接觸數(shù)據(jù)管道的公司都很困惑到底應(yīng)該選擇ETL還是ELT?有人認(rèn)為ELT可以根據(jù)數(shù)據(jù)的分布情況進(jìn)行并行處理優(yōu)化,它更好;也有人認(rèn)為ETL可以分擔(dān)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的負(fù)載,可采用單獨(dú)的硬件服務(wù)器部署,所以它更好,到底誰好一直爭(zhēng)論不休,那么希望看完本文能平息這一爭(zhēng)端。
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