-
大数据智能分析助力解决客户难题
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-16 热度：0
为客户“解难题、办实事”，不断提升服务质量，是企业服务管理者永恒的主题。针对客户投诉的分析和管控就是其中的重要环节，通过溯源分析，定位客户各类“急难愁盼”的问题并针对性解决，[详细] -
大数据的发展前景怎么样？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-16 热度：0
随着时代的进步我们所处的信息时代也在飞速进步，而对于这样的信息时代广阔的数据源成为了这个信息时代的主要元素，庞大的数据源在处理的数据中巧妙的运用大数据技术让我们这样的一个信息[详细] -
数据与商业智能促进服务优化，10 个大数据分析趋势，值得关注
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-16 热度：0
多年来，我们一直在追踪业务中数据的使用变化。每年，数据变得更加重要，并且更接近成功企业的核心。那么，既然我们已经处于数据时代，那么接下来会发生什么呢？
多年来，我们一直在追踪业[详细] -
大数据行业到底有多好？发展前景？福利待遇？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-16 热度：0
随着信息化社会的不断普及，我们肉眼可见的新新行业在不断崛起。近年来，可能无数人都有听说过哪个哪个行业工资真的好高啊，要不要转行去做那个行业，没错，就是日渐与我们生活息息相关的大[详细]
-
基于 MySQL + Tablestore 分层存储架构的大规模订单系统实践
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-16 热度：0
背景
订单系统存在于各行各业，如电商订单、银行流水、运营商话费账单等，是一个非常广泛、通用的系统。对于这类系统，在过去十几年发展中已经形成了经典的做法。但是随着互联网的发展，以[详细] -
木瓜移动凭借大数据技术优势 抢占中企出海先机
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-16 热度：0
木瓜移动是一家专注于大数据技术研发的科技型公司，公司的主营业务是利用全球大数据资源和大数据处理分析技术为广大国内企业提供海外营销服务，，具体包括搜索展示类服务和效果类服务。
木[详细] -
日本百年企业KASHIYAMA天猫开店，据说能提供9亿多种版型组合
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-16 热度：0
1
能搭配9亿种款式的智能定制品牌
你能想象吗？日本有一个定制品牌做西装定制能搭配出9亿种版型组合！
尽管不可思议，但的确是真的，这家名叫KASHIYAMA的智能定制品牌，其母公司有近百年历[详细] -
大数据就业前景
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-16 热度：0
大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大[详细]
-
大数据系统发展的技术路线
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-16 热度：0
自从大数据出来后，数据管理界发生了巨大的变化，技术驱动成为大数据管理系统的一个主要变革力量。
传统的数据库管理系统以结构化数据为主，因此关系数据库系统（RDBMS）可以一统天下满足[详细] -
集合！未蓝创变者 adidas与天猫共同呈现“天猫超级品牌日”
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-16 热度：0
2022年8月——作为adidas Originals五十周年的盛大庆祝活动，以及made Originals平台「集合！未蓝创变者」企划的一部分，adidas Originals将于2022年8月3日联合天猫开启超级品牌日。
作为[详细] -
美团生鲜零售自我调整：新零售2.0的“去中心化”之路
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-16 热度：0
最近一段时间，电商和新零售圈不断爆出新的新闻：先是永辉云创剥离出上市公司体系，再是大润发与盒马合作开出的“盒小马”全国首店停止营业，然后是京东集团高级副总裁王笑松调整为京东商[详细] -
数据项目成功的三个必不可少的元素
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：177
Carhartt公司首席数字与信息官John Hill表示，在疫情爆发时，职业装公司Carhartt可能与虚拟的合作组织相差甚远。但也像其他组织一样，Carhartt不得不重新思考在当今的混合工作环境下如何完成工作。 以下是经过编辑的对话节[详细]
-
大数据与Hadoop的几大优点
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：164
Hadoop与竞争对手相比有哪些优势？ 到目前为止，人们可能已经听说过ApacheHadoop。这个名字来源于一只可爱的玩具大象，但Hadoop只不过是一个毛绒玩具。Hadoop是一个开源软件项目，它提供了一种存储和处理大数据的新方法。 以下来看看。 1. Hadoop是可扩展的[详细]
-
数据研发该怎样做好业务方管理
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：182
伴随着业务的发展，业务方通常会提各种各样的数据需求。面对繁杂的需求，数据研发可能会遇到下面这些问题： 面对这些问题，我们需要学会做好业务方的管理，这样才不至于让自己陷入被动的深渊而不能自拔。 窘境 面对源源不断的需求，数据研发会越发地感觉到自[详细]
-
你真的明白ELT和ETL吗？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：81
ETL 和 ELT 有很多共同点，从本质上讲，每种集成方法都可以将数据从源端抽取到数据仓库中，两者的区别在于数据在哪里进行转换。 接下来，我们一起详细地分析一下 ETL 和 ELT各自的优缺点，看看在你们现在的业务中用哪种方式处理数据比较合适。 1.ETL ETL -[详细]
-
社交媒体分析在未来业务中将发挥着至关重要的用处
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：171
聪明的企业需要知道如何利用数据分析来充分利用他们的社交媒体战略。如果他们采用数据驱动的社交网络方法，他们将获得更多收益。 数据分析和社交媒体可以很好地齐头并进。事实上，有一个完整的领域被称为社交媒体分析，IBM上的这篇文章对此进行了描述。这两[详细]
-
Kyligence 智能管理，使数据价值最大化
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：54
对于当今的企业来说，如何精细化运营来降本增效是其面临的最为重要的问题，而深度挖掘数据、充分利用数据的价值是企业精细化运营必不可少的一环。相关数据显示，72%的企业首选大数据应用需求是基于客户行为分析的大数据营销,其次产品创新、风险预测、供应链[详细]
-
在云中实施大数据的详情剖析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：182
在云中实施大数据的详情剖析： 1、关于云计算 云是IT行业的热门话题。它的受欢迎程度越来越高，越来越多的公司正在使用它。简单来说，云是可以存储和访问数据、程序和其他信息的异地位置。信息存储在使用网络连接的服务器上。这个异地位置就是云。 云很重要[详细]
-
2022年实时数据管理趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：63
数据现在必须实时流式传输，从而实现更快的可扩展性和出色的敏捷性。 随着数字化转型计划的顺利进行，公司正在投资于获取大量数据的战略，使他们能够在关键时刻做出正确的决策。处理这种数据存储的庞大数量和复杂性极具挑战性。 组织将需要实时从流数据中收[详细]
-
不会体系化建模，那数据治理不就是乱来吗？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：192
本文基于美团配送数据治理的历程，重点和大家分享一下配送数据底座的建设与实践。如何通过体系化建模建立起数据定义到数据生产的桥梁，达成数据定义、模型设计、数据生产三个环节的统一，消除因数据标准缺失和执行不到位引发的数据信任问题，在高质量地实现[详细]
-
聊聊HBase海量数据高效入仓处理方案
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：131
方案背景 现阶段部分业务数据存储在HBase中，这部分数据体量较大，达到数十亿。大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中，进行离线分析，目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。该种方式具有以下痛点： 需要对HBase表进行全表扫描，对HB[详细]
-
将大数据转化为营销收入的几个窍门
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：110
通过分析客户的数据，可以通过提供改进的商品或服务轻松识别和满足消费者的需求。这还消除了营销策略师的猜测，因为他们可以快速确定客户的购买行为，并将其作为营销活动的基[详细]
-
十个 Python 小秘诀，覆盖了90%的数据分析需求！
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：50
数据分析师日常工作会涉及各种任务，比如数据预处理、数据分析、机器学习模型创建、模型部署。 在本文中，我将分享10个 Python 操作，它们可覆盖90%的数据分析问题。有所收获点赞、收藏、关注。 1、阅读数据集 阅读数据是数据分析的组成部分，了解如何从不同[详细]
-
大数据转型方式首推数据湖！
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：72
数仓技术应对关系型结构化数据游刃有余，但对于多元异构数据，却爱莫能助。最近行业大佬都在聊怎么部署数据湖，这波操作未来走向如何？ 数据湖技术能够实现全量数据的单一存储，通常存储原始格式的对象块或者文件。 更为人性化的是，数据湖可根据企业的业务[详细]
-
AI大模型 为产业智能化提升开闸放电
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-15 热度：138
人工智能作为新一代产业变革的核心驱动力之一，其发展已经从大炼模型逐步迈向炼大模型的阶段。通过设计先进的算法，整合尽可能多的数据，汇聚大量算力，集约化地训练大模型，从而服务更多的企业，正在成为人工智能发展的新趋势。 机器人小科亮相国家十三五科[详细]
