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手绘了11张图帮你看明白Zookeeper如何实现服务注册发现
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：155
对微服务稍有了解的小伙伴应该都听说过 Zookeeper，我们来看看在官网上是如何介绍的： Zookeeper 是一个分布式的、开源的分布式应用程序协调服务。 作为一个协调服务，常常用来配合其他中间件来用，比如：Dubbo + Zookeeper，Hadoop + Zookeeper等，Zookee[详细]
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企业真的用好大数据了吗？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：145
大数据作为撬动经济体量超22万亿元、占GDP比重逾30%的新动能，一度被市场的微观主体们视为应对市场和业务变化的避险工具。但作为大数据的B面：巨大的沉没成本能否拉动利润增长，更像是摆在CTO们面前的问题黑箱。 即使是相近的数据战略，在同类型企业间的落[详细]
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Spark的两种核心Shuffle详解
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：145
本文转载自微信公众号「五分钟学大数据」，作者园陌。转载本文请联系五分钟学大数据公众号。 在 MapReduce 框架中， Shuffle 阶段是连接 Map 与 Reduce 之间的桥梁， Map 阶段通过 Shuffle 过程将数据输出到 Reduce 阶段中。由于 Shuffle 涉及磁盘的读写和[详细]
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从0到1 搭建决策分析模型
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：157
数据分析要驱动决策!这个道理人人都知道，可实操起来，到底咋驱动法?很多同学见都没见过，偶尔写几句分析建议，还被喷回来咋整?今天系统分享一下。 破局的关键在于：不要一脚踩进烂泥坑里。和决策有关的因素那么多，指望一个神威无敌大将军公式全部计算清[详细]
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七种常用数据分析思维，解决90%分析难题
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：145
数据思维具有框架性引导作用，能够帮助确认分析角度、搭配分析方法、选择指标体系以及得出分析结论。但要明白，数据思维不是一两周就能锻炼出来的，要不断练习，下面我给大家推荐7种常用的数据分析思维技巧，帮助大家缩短学习时间。 第一种：对比法 对比法[详细]
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2022年大数据的五个主要发展趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：157
新冠疫情在2020年初对大数据的应用和普及带来了不利影响，但也使很多企业加快了他们的数字化转型计划，更多的企业开始通过深入数据湖泊的分析来洞察和发现机会。这使他们能够发现以前无法辨别的趋势和模式。 但是，全球数字化带来的海量数据给它们的存储和[详细]
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终于有人把大数据 机器学习 数据科学讲明白了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-19 热度：87
数据的爆炸式增长及其可用性推动了人工智能（AI）的发展。你给人工神经网络提供的信息越多，它学习的速度就越快，能力也就越强。 在启动人工智能项目之前，需要考虑数据在该项目中所起的作用以及如何使用这些数据，例如，你必须决定是只想分析数据以获得洞[详细]
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为什么2022年仍然存在数据孤岛?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：168
企业摆脱数据孤岛并不容易。人们需要了解什么是数据孤岛、为何难以消除数据孤岛以及如何克服这些挑战。 好消息是，如今可供企业使用的数据比以往任何时候都多。从客户注册在线帐户到向企业提供他们的详细信息，信息对于帮助企业做出关键业务决策非常宝贵。[详细]
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供应链分析 保持物流顺畅的五个技巧
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：177
事实表明，越来越多的企业采用数据分析来应对供应链中断，并加强供应链管理(SCM)。 专业服务和咨询机构毕马威公司在最近发布的一份研究报告中指出，目前有几项重大中断正在影响供应链。其中包括由于新冠疫情而导致的全球物流持续中断，这些中断将继续影响[详细]
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2022年的5个主要的数据迁移趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：71
数据似乎总是需要迁移，无论是从内部部署设施迁移到云平台，还是从操作系统到长期存档，数据始终在移动。 以下是2022年数据迁移市场的五个主要趋势： 1.非结构化数据迁移 2022年，首席信息官将会继续关注基础设施的现代化，以支持由于下一代应用程序、云计[详细]
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创建数据驱动的价值生态系统的3个步骤
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：83
事实证明，管理大量数据和颠覆性技术的关键在于建立一个能力中心。 尽管许多企业在其数据分析项目中使用人工智能和机器语言工具作为核心推动因素，并且全球人工智能支出持续增加，但事实上，大多数数据科学项目注定要失败。 导致这些失败的原因有很多，从[详细]
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需要避免的7个数据治理错误
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：129
如今的每个数据交易都是一种商业交易，这是构建一个强大、安全、适应性强且尽可能无错误的数据治理框架至关重要的原因。 大多数首席信息官都知道，处理不当的数据可能会导致财务、声誉、法律和其他问题。这就是企业需要拥有强大的数据治理策略的原因，也就[详细]
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汽车公司和移动通信公司如何使用大数据提高驾驶安全性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：139
大数据技术如今在保障驾驶安全方面取得了重要进展，而有些人没有意识到大数据提供的惊人好处。大数据的最大好处之一是它可以帮助提高汽车驾驶的安全性。 在阻止发生交通事故方面，数据分析技术变得越来越有用。许多企业正在共享数据，为提高交通安全提供帮[详细]
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企业IT可以真正将大数据应用到哪些地方?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：102
在各行业领域中，很少有比大数据更容易提及同时又不太容易理解的术语。这可能会让人们很容易将大数据视为一个不经意提到的流行语，而不仅仅是对于企业的流程和业务密切相关的真实价值的一个概念，但这是一个错误。理解并正确利用大数据对于任何企业的成功[详细]
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业务分析师获取更多收入可以采取的7个措施
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：133
无论是原地踏步还是展翅高飞，业务分析师都有很多方法提升其业务水平和收入。 业务分析师的工作通常是企业中最重要的工作之一：利用数据分析来弥合IT与业务之间的差距。在这一过程中，他们与业务领导者和用户互动，以更好地了解流程、产品、服务、软件和硬[详细]
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选择嵌入式分析供应商时需要考虑的8件事
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：195
选择嵌入式分析供应商并非易事，市场上可用的解决方案太多了，因此需要了解如何做出最佳决策，并确保投资更有效的解决方案。 事实是并没有直接的答案。正确答案其实是几个正确答案的组合，当然还有企业的特定业务需求。因此，企业在选择嵌入式分析供应商时[详细]
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最大化数据分析价值的5种方法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：129
数字时代使大多数企业追求数据驱动战略的成果，但确保获得回报比大多数人想象的要微妙得多。 许多企业都在收集大量数据并对其进行分析，而通过分析这些数据获得最佳商业价值完全是另一回事。 在分析工具上投入巨资的企业可能没有找到方法来确保其努力带来[详细]
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运用大数据进行营销的9种最佳方法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：78
大数据驱动营销业务的发展如今比以往任何时候都更加重要，所以需要战略性地使用这些实践。 对于很多企业来说，大数据已经成为一项非常具有价值的技术资产，并利用大数据改善业务。数据分析和人工智能技术的一些最佳实践已经出现在营销领域。 数据驱动营销[详细]
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2022年数据可视化的主要趋向
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：68
大数据改变不同行业的例子不胜枚举。它可以用于减少交通堵塞、个性化产品和服务、改善视频游戏体验等视觉效果。 毫无疑问，大量非结构化数据的收集和分析已经是一个巨大的突破。人们需要了解数据可视化及其在大数据应用中的作用。 如果没有将人们所寻找的[详细]
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组建高效分析团队的7个最佳实行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：172
数据驱动的成功取决于强大、多样化、跨职能的数据团队。IT领导者需要采用创建和维护团队的技巧，以提供敏锐的数据洞察力。 如果企业部署了最新和最好的数据分析工具，但未能组建高效的分析团队，那么会发生什么?将会失去创收机会，并浪费大量的时间和费用[详细]
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通过更好的数据质量改进决策的8个重要提醒
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：123
企业对良好数据质量的需求日益增长，人们需要了解如何获得良好的数据质量以及它如何影响决策。 搜索引擎上有关数据质量这一术语多达600万项，这清楚地表达了数据质量的重要性及其在决策场景中的关键作用。了解数据有助于对其进行分类和鉴定，以便在所需场[详细]
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大数据和人工智能如何完全改变支付方式
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：147
事实表明，数据技术的进步和发展使虚拟卡和电子钱包更适合支付管理。 数据如今已经成为企业必不可少的资产，而金融行业是从数据中受益的主业行业之一。通过解释和分析数据，企业可以了解和预测趋势、提高安全性，并做出数据驱动的决策。大数据和人工智能技[详细]
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数据科学家将数据科学技能转化成收入的最佳方式
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：97
各种数据如今呈现出爆炸式增长，这为数据科学家创造了更多获利的机会，可以将其具有的数据科学技能实现货币化，从而赚取更多的收入。从数据科学中获得收入有多种方法，因为数据科学是有效数据管理的广阔领域。除了在知名公司从事朝九晚五的专业工作之外，[详细]
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如何创建有效的大数据战略?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：131
数据如今成为了企业的最大资产之一。因此，制定正确的数据策略至关重要。企业需要了解可以做些什么来充分利用他们的数据以及如何构建数据策略。归根结底，重要的是实现企业的目标。 首先，需要了解构建数据策略的重要性。数据增长的程度不能仅仅用语言来表[详细]
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如何通过6个步骤获得对数据和分析战略的认可
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-01 热度：104
首席数据官实施有效的业务决策需要数据，但发现很难将数据与特定的业务收益和结果有效地联系起来。Gartner公司在2021年对首席数据官进行的一次调查发现，27%的受访者表示这些结果是通过创收或贡献来衡量的，只有17%的受访者表示达到了目标。 Gartner公司副[详细]
