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  • BI不同于一般的企业管理软件,不能简单归类为类似用于提高管理的ERP和WMS,或用于提高企业效率的OA、BPM。BI的本质应该是通过展现数据,用于加强企业各环节的管控,帮助快速制定科学的决策。......
  • 所以对于一家公司而言,要想实现企业的数据转型,一定需要经历五个必要的阶段:数据发现,数据识别,数据收集,数据分析和结果使用。......
  • 大企业对BI的需求已经出现了增长趋势。Martens说,实施不当的BI不但是“治标不治本的解决办法”,也满足不了日益增长的业需求:监控流程运行状况、掌握客户需求的变化、当前销售方法对公司财务......
  • 随着越来越多的企业建立并广泛应用BI系统,数据治理的话题也在最近被越来越多地提及和讨论。有专家表示,只有建立了一定的数据治理体系,用户才会真正进入商业智能的时代。而数据治理能够在短期......
  • 数据治理是对数据资产的管理行使权力和控制的活动集合(规划、监控和执行),数据治理职能指导其他数据管理职能如何执行。......
  • 数据资产管理是业务部门和IT部门的共同职责,需要由业务部门和IT部门分别或共同制定相关决策,如业务运营模型、数据治理模型、企业信息模型、业务规范、信息规范、数据库架构、数据仓库/商务智......
  • 当我们谈数据资产管理时,我们究竟在谈什么?就目前而言,我们谈论得最多的非数据管理和数据治理这两个概念莫属。但是对于这两个概念,两者的准确定义是什么,具体区别又是什么,仍是困扰着许多......
  • 如何利用这些数据,从数据中挖掘金矿,很值得每个商家去思考。尽管目前零售商有不少的IT系统去支撑企业常规的分析(如销售量、销售额、热销SKU等),但实际上还是未能从数据角度深入挖掘客户的......
  • 通常在进行商业智能信息系统项目之前,可以先从明确经营分析的愿景和目的入手,确定分析方法和工具、设计经营分析框架、设计指标和报表、IT实现和持续改进机制建立等几个步骤,即先有经营分析体......
  • 数据分析的出路在哪里?类似问题出现在很多场景下:有的是面试的时候被问到:你觉得这个职位长期发展的前景如何有的是在各种群里的讨论:DataScientist的出路在哪里?为什么做Analytics的活titl......
  • 数据是人类的发明。人类定义了他们想要测量的现象,设计系统收集数据,在分析之前进行清理和预处理,最后选择如何解释结果。即使使用相同的数据集,两个人也可以得出截然不同的结论。这是因为数......
  • 实现精益生产理论体系的方法就是搭建企业自己的精益屋,精益屋包含目标层、准则层、方法层和运作环境共四层。运作环境是精益屋的地基,包括人、机、料、法、环等方面,方法层是构建精益屋的砖瓦......
  • 在很多互联网公司的算法相关部门(例如搜索、推荐、广告)里,都有“做算法的”和“做工程的”两个工种。这个看似天经地义的分工方式是否就是最优的方式?这似乎还是存在一些争议的。......
  • 并不是每个企业都需要打造自己的大数据平台,需要考虑到企业的信息化水平和各项成本,量力而行吧,可以自行研发,比如BAT;也可以选型采购......
  • 我们做数据时刻都要跟“饼柱点线表”打交道,看上去,饼和柱只是视觉上的感受不同,实际上,数据可视化相当于“用数据写作”,让人除了看到数字本身,还能从表达方式和元素的选择上看到更多信息......
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