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  • 『云计算』 云计算数据管理的五大支柱
    作为企业业务的生命线,云中的数据必须容易获得,以提高企业的灵活性和创新能力,而易于访问也必须与安全保护相平衡,以确保最大的业务价值。
  • 『云计算』 企业云计算选型:三思而后行
    在最初技术领域就曾争论过云计算到底是什么的话题。随着认知逐步增强,云计算被定义为多种计算技术的集成服务,服务提供商将整合完毕的计算与存储资源以出租或托管等形式提供给使用者,使用者可
  • 『云计算』 云计算时代,数据中心运维应该注意哪些问题?
    在云计算时代,IT系统建设越来越成为企业发展至关重要的一环。业务系统,以及支撑业务系统运行的基础设施通常是企业关注的首要目标;然而,保障业务健康运行的背后“功臣”——运维系统同样至关
  • 『大数据』 产品指标体系如何搭建
    价指标体系是指由表征评价对象各方面特性及其相互联系的多个指标,所构成的具有内在结构的有机整体。”简单来说,就是将统计指标系统性的组织起来。指标体系是由指标和体系两部分组成。指标主要
  • 『大数据』 机器学习和统计模型的差异
    这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性,两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不同。
  • 『BI』 BI方法论-数据体系建设之路
    当一个企业要建立数据体系,它需要什么样的流程?当一个新的产品上线,它需要怎样建设业务的数据体系?这两个问题是否一些方法论去遵循?
  • 『基础设施』 数据中心基础设施管理的四个调整策略
    数据中心基础设施管理,从不间断电源系统的维护到计量电源效率,对IT团队来说这是不断发展的领域。举例而言,如电力使用效率的旧指标无法再衡量数据中心的效率,且增加功率密度可导致更具破坏性
  • 『IT治理』 多方位探索基于“诺兰模型”的信息化战略规划
    美国管理信息系统专家理查德·诺兰在对235个公司、部门发展信息系统的时间和经验的总结中,提出了著名的信息系统进化的阶段模型——诺兰模型。
  • 『大数据』 创建有效的大数据模型的技巧
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  • 『大数据』 从数据埋点到AB测试
    要能做用户行为的分析,就需要有一套用户行为数据采集、传输、处理、分析的基础设施,而埋点和分析平台就是在做这件事。业界大多产品都是通过嵌入到多个终端的SDK来采集用户行为数据,而后续的
  • 『大数据』 创建有效的大数据模型的6个技巧
    数据建模是一门复杂的科学,涉及组织企业的数据以适应业务流程的需求。它需要设计逻辑关系,以便数据可以相互关联,并支持业务。然后将逻辑设计转换成物理模型,该物理模型由存储数据的存储设备
  • 『BI』 BI商业智能可能带来的三个陷阱
    当管理者仅仅依靠数据仪表板,希望这些虚拟化工具可以帮助他做决策时,仪表板的重大缺陷就会显现。它不会呈现出背景和细节,因此管理者可能会得出大错特错的结论。
  • 『基础设施』 系统吞吐量、TPS(QPS)、用户并发量、性能测试概念和公式
    一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个reqeust对CPU消耗越高,外部系统接口、IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高。
  • 『大数据』 腾讯QQ大数据:产品指标体系如何搭建
    14年接触到“指标体系”这个词,一脸懵逼,当时还停留在离散的报表需求阶段,不能明确说出什么就是指标体系。发展到现在,做了几个产品的数据工作,对指标体系概念以及规划方法有一定的积累,总
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    随着业务的快速发展以及移动互联网的到来,多屏(京东App、京东PC商城、M站、微信、手Q等)互通,推荐类型从传统的商品推荐,逐步扩展到其他类型的推荐,如活动、分类、优惠券、楼层、入口图、
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    81%的首席执行官认为技术是他们公司面临的最大颠覆性威胁,因此,越来越多的IT行业领袖投资于战略性的数字化能力,以重塑公司形象,颠覆竞争对手。
  • 『BI』 导致商业智能失败的9个错误
    你如何得知自己被“带到了这条花园小路上”?是时候升级你的BI策略还是推出新的培训计划?要回答这些问题,了解其他人犯过的错误可能对你也是有帮助的。