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  • 一篇文章详解企业BI选型
    “没有最好的，只有最合适的”。如果是选择这些主流的产品的话，什么产品才是最合适自身企业的呢？
  • 如何做商业智能产品选型
    企业用户BI产品选型应该把握以下几个关键环节，从自身需求、信息化建设阶段和产品功能、厂商服务等方面，综合规划与考量。
  • 成功实施数据湖的关键因素
    数据湖的实现需要很多关键因素，其中涉及从技术到治理，组织需要评估其实施策略中最重要的因素。
  • 运维数据生态：数据的建设和管理
    企业规模越大、业务形态越复杂、运维能力越高的企业，运维所纳管的数据越多，运维数据变现的效果越好，相对应的，运维数据建设的层次越高
  • 商业智能BI的趋势、规划与选型
    商业智能（BI）已经成为最具有美好前景的信息化领域。目前商业智能市场需求旺盛，市场规模增长迅速，未来商业智能的发展趋势如何？企业应将怎样规划？
  • 如何选择正确的现代商业智能（BI）和数据分析平台
    本评估指南旨在帮助IT组织评估和选择适合进行大规模企业范围部署的现在商业智能和分析平台。
  • 数据分析，如何推动业务？
    数据部门只是个辅助，说的话如果不对业务胃口，就永远悬在天上。就像开车，抓方向盘的人听了建议能换路线，做副驾驶的哔哔太多，很容易造嫌弃。
  • 如何建立零售行业的数据分析模型？
    零售行业普遍有着丰富的数据和大量急需优化的问题，如商品价格、折扣、门店库存、会员活动等，是数据分析应用的重要商业应用领域之一。所以，建立零售行业的数据分析模型是一个非常有必要和急迫
  • 数据仓库分层你不得不清楚
    ODS层（OperationDataStore）：原始数据层，存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不做处理。（2）DWD层（DataWarehouseDetail）：明细数据层，结构和粒度与原始表保持一致，对O
  • 9种常用的数据分析方法
    分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息。通常用方法有：排列图、因果图、分层法、关联图、系统图、KJ法等工具或方法
  • 用户标签体系建设
    随着流量焦虑的逐渐升级，越来越多的企业开始追求对存量用户的精细化运营。如何尽一切可能延长用户的生命周期，并且在生命周期中尽一切可能产生商业价值，是用户运营的核心命题
  • 闭环思维，数据化运营的重中之重
    随着数据化营运在企业中越来越普遍，闭环思维的重要性也越来越受到重视。闭环思维到底是什么？它有什么作用？本文将从四个方面展开介绍，希望对你有帮助。
  • 有赞指标库实践
    指标库是从传统的垂直数据产品开发到数据中台能力复用的过程中出现的项目。指标库在有赞的实践体现了我们对指标数据定义、生产、使用等过程的流程规范化与平台化的一种尝试。
  • 有赞数据中台建设实践
    有赞的数据中台解决的是"有赞的数据资产的加工和复用",这里提到了数据中台的两个重要功能:数据加工和数据复用,分别由数据技术中台和数据资产中台解决.
  • 有赞数据仓库实践之路
    有赞的数据仓库就是在这样一个大数据环境下，同时需要满足内部分析数据和商家侧数据的各类需求。
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