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如何借助大数据和商业智能同时工作？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：76
如果您听说过摩尔定律，那么您将知道在两年的时间里，计算机的容量在内存存储和速度方面提高了两倍，从而导致这些设备生成的数据呈指数增长。更好的设备将比其前辈产生更多的数据。相信您一定已经听到过数百次数据是新石油的说法，根据emc的预测，2020年我们[详细]
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大数据世界下，税收风险管理应该这样做！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：165
当前，我国的数字化进程已经扩展到政务、民生、实体经济等各个领域，税务机关应立足战略思维进行前瞻规划，统筹安排各项工作，尤其在税收征管中发挥导向作用的风险管理，更应顺势而为，走在大数据时代的前列。 深入挖掘数据潜在价值 大数据为税收风险管理工作[详细]
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还在手动维护设备吗？工业4.0预测性维护措施助你解放双手！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：70
预测性维护是一种预防代价高昂的制造设备故障的方法，它可以通过分析整个生产过程中的数据来提前查明异常行为，以确保可以采取适当的措施来避免长时间的生产停机。在制造环境中广泛采用IoT之前，专业人员和机器操作员必须经常定期安排维护时间，以便确定可能[详细]
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同态加密可以处理与大数据相关的问题吗？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：85
尽管数据分析的进步使企业能够获得对大型结构化和非结构化数据集的深入了解，但是这些进步限制了隐私和盗用风险。更好地控制数据和保密协议的生命周期可以缓解这些风险，但是将敏感或受监管的数据处理组件外包给第三方仍然被普遍认为充满风险。 任何第三方（[详细]
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如何借助大数据处理物联网数据？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：56
物联网(IoT)和大数据技术在组织和个人之间快速增长。据《福布斯》预测，到2025年，生成的数据量将增加到175 zettabytes。这将对收集、分析和报告数据的方式产生巨大影响。 考虑到每秒从IoT传感器收集的数据量，必须配备先进的分析系统来有效地收集和利用数据[详细]
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想认识数据仓库到底是什么？看这一篇文章就够了！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：112
在大数据系统平台当中，数据存储、数据库、数据仓库是非常重要的概念，共同支持大数据存储的实际需求。在大数据处理当中，大数据存储这个环节，数据仓库技术起到重要的作用。今天我们来对数据仓库做一个简单的介绍。（大数据认知 | 一篇文章让你读懂大数据）[详细]
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企业使用大数据和人工智能，怎能不知道这七大常见问题！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：115
人工智能和大数据是技术界最热门和讨论最多的两个主题。尽管如此，围绕大数据和人工智能仍然存在许多误解。这两个话题也有很多炒作，有时可能会导致更多误解。在本文中，您将了解企业对大数据和人工智能的七个常见误解。 1.人工智能并不总是依赖大数据 当您[详细]
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大数据分析平台推动智能制造的推进
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：176
随着智能制造的强势推进，中国制造业亟需构建自己的大数据分析平台，深入连接用户和工厂数据，驱动产业升级和创新，提升竞争力，占据全球产业链更高端。 制造业大数据不仅仅意味着企业简单的数字化，而是把数据作为智能制造的核心驱动力，利用大数据去整合产[详细]
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介绍大数据存在的五大安全问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：94
互联网时代，数据已成为公司的重要资产，许多公司会使用大数据等现代技术来收集和处理数据。大数据的应用，有助于公司改善业务运营并预测行业趋势。然而，若这项技术被恶意利用，没有适当的数据安全策略，就有可能对用户隐私造成重大威胁。因此，公司必须意[详细]
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大数据如何促进有色金属行业智能加工工厂建设
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：186
随着制造业等领域转型升级的深入推进，近年来有色金属行业也展开了智能化升级行动。根据《关于深化互联网+先进制造业发展工业互联网的指导意见》、《新一人工智能发展规划》等重要政策，以及《国家智能制造标准体系建设指南》的总体要求，工信部编制了有色金[详细]
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英特尔®数据分析加速库是什么？对于大数据有何影响？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：57
什么是英特尔 DAAL？ 英特尔数据分析加速库(Intel DAAL)是英特尔架构优化的构件库，涵盖了所有数据分析阶段：从数据源获取数据、预处理、转换、数据挖掘、建模、验证和决策。有助于提升机器学习和大数据分析能力，并帮助数据工程师缩短开发高性能应用的时间[详细]
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打破误区：大数据解决措施成本中小型企业也能负担
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：119
很多中小型公司认为，只有大公司才能买得起大数据驱动的解决方案，它只适合海量数据，而且价格昂贵。但是其实这已经不再是事实，有几场革命改变了这种状态。 大数据技术的成熟度 第一次革命与成熟度和质量有关。十年前，大数据技术需要一定的努力才能使它发[详细]
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商业智能、数据仓库和数据分析的差异是什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：141
在大数据时代，你会听到很多术语被抛出。其中最常用的三个是 商业智能、数据仓库 和 数据分析。不过，你可能会好奇，这三个概念之间有什么区别，所以我们来看看。 商业智能(BI) 商业智能与榜单上其他两个的不同之处在于展示的理念。商业智能主要是关于如何将[详细]
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简单一文11种数据库全给你介绍清楚！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：123
用数据库的都知道，有多种类型的数据库用于存储不同种类的数据： 本文就来一一介绍一下： 集中式数据库 它是在集中式数据库系统中存储数据的数据库类型。它使用户可以通过几个应用程序从不同位置访问存储的数据。这些应用程序包含身份验证过程，以使用户安全[详细]
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技术支持在大数据时代必不可少的五大原因
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：172
在2020年，远程IT支持对于各行业组织实施的大数据战略至关重要。 在当今时代，数据在人们工作和生活的各个方面都起着至关重要的作用，因此找到所需的答案相对简单。人们可以进行谷歌查询，并将会很快找到成千上万的有用的网页、YouTube视频和博客来解决其问[详细]
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认识为什么需要考虑用PYTHON来处理大数据
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：83
Python是数据科学领域应用最广泛的编程语言。 当今世界产生的数据量比以往任何时候都要庞大。IDC预测，到2025年，全球数据量将达到175zettabytes。管理这样的数据量为企业提供了提供增强业务服务的能力。然而，它需要包容性的知识和熟练的大数据分析能力。Py[详细]
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值得关注的5种新兴机器学习和人工智能趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：139
人工智能（AI）和机器学习（ML）是如今几乎每个人都听到的流行语。 但是，即使是不熟悉它们的人也几乎每天都会遇到这些新技术。 研究表明，我们目前使用的设备中有77％内置了AI。 从一系列智能设备到Netflix的推荐，再到诸如Amazon的Alexa和Google Home之类[详细]
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机器学习|医药销售项目预测详解
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：74
数据集描述 用于技术验证的数据集来自kaggle上的医药销售预测项目Rossmann Stores Clustering and Forecast，整个数据集包含三张表：训练集、测试集、经销商信息表。测试集只比训练集少销售额Sales和Customers这两个字段，其它字段完全相同，其中训练集和测[详细]
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值得关注的五种企业数据走向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：116
在冠状病毒大流行之后，数字化转型变得更加重要。全球各地的企业都在努力从大数据中收集实时的运营洞察力，以提高盈利能力，提供卓越的客户体验，并遵守法规。 然而，以业务速度摄取和分析来自不同数据源的快速增长的数据量，却带来了巨大的挑战，尤其是对拥[详细]
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数据仓库和BI项目中常见的四大错误，如何防止？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：57
数据仓库(DW)和商业智能(BI)项目是许多组织的重中之重，他们希望在整个企业中赋予更多、更好的数据驱动决策和行动。这些集团希望扩大其数据发现、BI和分析的用户群，以便其业务用户做出明智的决策。同时，用户要求高质量的、往往是复杂的BI报告。 数据仓库项[详细]
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如何降低破坏您业务进程的低质量数据？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：63
低质量的数据会削弱一个组织的竞争地位，破坏关键的业务目标。 根据Gartner的数据质量市场调查，数据质量差在冲击着企业的痛处--作为2017年的平均年度财务成本，高达1500万美元。Gartner研究总监Mei Yang Selvage表示，企业不仅在财务上受到冲击，糟糕的数据[详细]
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大数据平台架构：数据平台建设的几种措施
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：87
随着大数据在越来越多的企业当中落地，企业要开展大数据相关的业务，那么首先要搭建起自身的数据平台。而企业搭建大数据平台，往往需要结合成本、业务、人员等各方面的因素，来规划数据平台建设方案。今天我们就来聊聊数据平台建设的几种方案。 数据平台其实[详细]
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想要站在工业4.0时代的制高点，你还必须做到这一点！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：55
第四次工业革命，从未停止。回顾整个2020年，新冠疫情的爆发反而大大加速了工业4.0的应用，各行业的各个企业都开始以更复杂的方式应用物联网（IoT）和大数据。在如今的时代，AI和机器人已不止于科幻小说。企业要迅速认知并适应这一现实：保持竞争力的关键在[详细]
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值得关注的5个大数据走向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：80
全球的数据生成速度不会很快放缓。根据预测，到2021年，全球每人每秒将平均产生约1.7兆字节的数据。人们需要了解大数据对个人和组织提高效率的重要性，重要的是了解未来的发展趋势。 以下是2021年需要关注的5个主要的大数据趋势： 增强分析将成为主流 如果人[详细]
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用大数据进行零售供应链管理，优点有5点！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-17 热度：107
研究表明，大数据分析正在重新定义人们在21世纪的零售供应链管理方法。 零售商正努力跟上不断增长的在线购物需求。他们发现，随着客户转向在线商务，冠状病毒疫情彻底颠覆了他们的商业模式。这促使许多零售商寻求更多依靠大数据的创新电子商务营销模式。因此[详细]
浙公网安备 33038102330459号