Q&A问答Q&A

• 在大数据时代怎样能保证您的大数据方法是否完整？

  在过去几年中，组织在利用内部数据方面取得了巨大进步。商业智能（BI）和数据分析已不再只是用于事后业务分析和未来计划的后台操作，而是已演变为大数据，使企业能够更主动，更准确地响应不断变化的业务环境。

  2020-06-24

• 大数据分析瘫痪—如何将大数据转化为利润？

  随着企业积累的数据量不断增长，这些企业提出的许多问题之一是“我们如何利用所有这些数据并将其洞察力转化为利润？” 说起来容易做起来难。迟早，企业将发现自己陷入“分析瘫痪”的境地-无法从数据中提取有意义的价值或金钱价值。

  2020-06-24

• 我们该如何使用沉浸式技术简化产品开发？

  创新是进步与增长的核心。可以重复用于新产品开发的成功创新模型的好处为公司提供了难以置信的竞争优势。但是，与大公司的成功创新正在下降，49％的创新都不成功。在大数据和高级数字功能时代，必须问为什么。

  2020-06-24

• 数据策划：自助服务分析的缺失要素有哪些？

  数据策展（以及近依赖于人工智能（AI）和机器学习算法的自动策展技术）如何成为关键的，缺少的要素建立一种理解和拥抱数据的文化。

  2020-06-23

• 怎样通过数据集成以改善客户体验？

  在大数据世界中，大多数企业的主要目标是化其客户数据的价值，以获得360度的客户视图。但是，大多数客户数据存储在单独的数据孤岛中，尽管每个数据孤岛都包含有关客户的重要信息，但如果不将数据连接到单个视图中，则只会看到部分客户方程式。

  2020-06-23

• 大数据的下一步是什么？通过弹性对象存储超越Hadoop进行思考

  组织如何通过将业务价值较低的数据转移到价格更实惠的存储解决方案中来节省资金并实现更大的灵活性，在过去十年中，一些企业在不断增长的数据量和不断缩小的大数据人才库中苦苦挣扎，他们将公共云视为应对这两个挑战的一种方式，在公共云中创建一个数据湖-只是将所有非结构化数据倒入一个单一的大集合中，然后使用分析工具“探出”业务部门所需的数据-初似乎是个好主意，因为这是解决问题的小途径抵抗性，但是这种解决方案（经常发生）带有其自身问题的种子。

  2020-06-23