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怎样实现更节能的数据存储和分析？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-13 热度：197
面对当前这样的商业环境：在每一条现有的渠道上全天候不间断地开展业务，公司需要收集、存储、跟踪和分析海量数据从点击流数据和事件日志到手机通话记录的各种数据。 而这一切都是需要企业和环境付出成本的：数据仓库和存放数据仓库的庞大数据中心耗用大量[详细]
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BI在企业绩效管理中的应用与难题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-12 热度：143
副标题#e# 一、中国企业绩效管理的热潮 1.绩效管理满意度不高 目前国内企业兴起了绩效管理的热潮，在这股热潮中绩效管理流行起KPI，但是企业在KPI的应用效果并不尽如意。据一份国际4大的调查：目前国内最常用的绩效管理类型是目标管理（MBO）和关键业绩指标[详细]
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五种数据虚拟化方式完善数据仓库
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-12 热度：172
一大批商业智能（BI）、预测分析、数据和内容挖掘，门户和其他系统使用企业数据仓库（EDW）不断增长的信息来源。然而，却有相当的关键业务的企业数据被置于企业数据仓库之外。为了向业务决策制定者交付最最全面的信息，IT团队利用数据虚拟化以保持和扩展他[详细]
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基于数据仓库的商业智能应用分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-12 热度：82
商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。[详细]
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为何商业智能成为企业投资关键
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-12 热度：68
副标题#e# 商业智能（Busines lnteligence）简称BI通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。 伴随数据库技术的提高和数据处理技术的发展以及各行业业务自动化的实现，商业领域产生了大量的业务数据，要从这海量数[详细]
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BI系统完善营销管理水平
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-12 热度：59
随着近年来的跨越式发展，淮海中联水泥有限公司逐渐从单一公司管理模式转向集团管理模式。在营销管理方面，目前5个生产基地都己经建立独立的信息系统，而且都积累了大量的第一手生产经营数据。如何对基础数据进行分析，发现生产经营中存在的优势与薄弱环节[详细]
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数据库管理进阶 MySQL索引盘点和优化
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-12 热度：175
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已[详细]
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冲出BI浮云 还BI真实面目
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-12 热度：89
在制造业全球化、集群化和信息化发展的今天，企业信息化应用已从运营层转而向管理和决策层的方向发展，支持管理者面对商务环境的快速变化做出敏捷反应、科学决策以及价值管理。BI经历了10多个春秋发展之后，从概念提出到落地、应用，已经经过了一个周期，[详细]
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商业智能创新市场引来供应商激烈博弈
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-12 热度：72
商业用户推动了商业智能（BI）市场的竟争。随着企业中专注业务的一方要比IT方面占优势，要求提供的解决方案能更易于使用、更灵活，而不是仅仅满足功能和针对标准的需要和从IT那里得到管理的建议。 这是一种观点，至少在高德纳公司（Gartner）刚发布的商业[详细]
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怎样选择BI系统能给企业带来最大效益
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-11 热度：119
如何选择适合自己企业的BI，如何使得BI给企业带来的效益最大，如何计算其带来的效益，那么让我们来听听业界人员的说法吧！ Intelligent解决方案公司的总裁Claudia Imhoff说判断实时BI策略是否会产生效益，关键是理解你的业务需求，并判断最终用户是否需要[详细]
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商业智能实施需要的三大工具
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-11 热度：117
商业智能（后面简称BI）的各类角色用户必须借助和使用工具实现其需求。BI角色分为业务、业务融合技术、技术这三类，对于其相应的应用需求（含演绎型和归纳型）和管控开发需求，需要借演绎型需求支撑工具和归纳型需求支撑工具，及管控开发型工具来予以实现[详细]
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Oracle数据挖掘的更新盘点
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-11 热度：65
最近从 Oracle中得到一次Oracle数据挖掘 （ODM）的更新介绍。Oracle数据挖掘（ODM）是一 种数据库内的数据挖掘和预测分析引擎，允许你在通过你的Oracle数据基础设施可以访问的数据上建立和使用高级预测分析模型。去年在这个先睹为快 Oracle数据挖掘 中广泛[详细]
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汽车行业商业智能应用趋势盘点
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-11 热度：129
汽车行业的高速成长，也带动了相关业务信息化系统的大规模建设，伴之的则是商业智能及其相关应用的不断发展和壮大。商业智能在汽车行业已存在多年，但一直在主流应用的边缘徘徊，究其原因，有发展阶段的限制，有行业认识的问题，也有企业投入力度的原因，[详细]
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国内商业智能的实施方案
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-11 热度：74
BI（商业智能）在国内已经不是什么新鲜名词，而且和让人云雾缭绕的云计算这一技术不同，大多数企业对于BI的概念解读是基本一致的，即通过数据挖掘与分析，协助商业的决策过程。 然而，虽然BI在国外的应用已经十分广泛，在国内也已经推广了十数年，但目前在[详细]
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商业智能推动的企业双赢客户关系
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-11 热度：173
为了集中化管理各系统中分散的信息，加快处理速度，并形成一种能让销售人员做出有效反应的格式，就需要借助BI平台将数据整合到同一位置，方便用户对数据的提取和使用，从而以更具成本效益的方式去创造销售业绩。 完整的客户视图 随着企业的成长，IT系统也[详细]
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值得关注的BI未来新方向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-11 热度：132
目前全球经济正逐步复苏，专家指出，未来几年内商业智能BI将不断更新，地位日益提升，功能日趋强大，市场需求也日渐旺盛，产品规模将迅速增长。因此业界共同关注的是，未来2～3年BI将如何演绎，将呈现哪些新的发展趋势？软件厂商如何抓住这些趋势，更好地[详细]
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数据挖掘技术在CRM中的影响
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-11 热度：114
数据挖掘（Data Miming）是近几年随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的数据库技术，其处理对象是大量的日常业务数据，目的是为了从这些数据中抽取一些有价值的知识或信息。 1. 数据挖掘技术在CRM中的作用 数据挖掘技术可以应用到CRM的各个不同领域和[详细]
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盘点商业智能发展新趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-11 热度：54
众所周知，商业智能BI是指是从系统数据中提取有效的信息，从浩瀚的信息中及时地发现有价值的知识，为企业决策层的思维决策和战略发展提供有力服务，尽量减少管理决策中凭经验、拍脑袋的风险和隐患，从而充分提高企业市场快速反应力与竞争力的软件解决方案[详细]
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数据仓库关键目标：保持数据价值
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-11 热度：86
数据仓库的主要目标是保持数据的价值。仅汇编和分析大量的信息是不够的，你需要调整你的数据，使它可用于各种应用系统和架构。 数据价值的想法正驱动着一种仓库专业软件中的小作坊。像Teradata这样的公司稳占了主要的仓库平台市场，所以较小的公司正在留意[详细]
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从三个角度盘点商业智能存在的特点
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-11 热度：67
从市[详细]
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商务智能发展近况及局限性
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-11 热度：69
商务智能支持技术现状 商务智能目前其智能支撑技术主要表现在三个层次；数据仓库联机分析和数数据仓库是商务智能的基[详细]
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移动商业智能成发展新方向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-11 热度：134
移动商业智能（BI）应用程序的采用已经滞后于其它移动应用了。有各种各样的原因，从交付可交互式报表的技术困难程度到小屏幕以及对展示投资回报安全性的恐惧。 随着越来越多格式友好的平板电脑的涌现，预期移动商业智能的需求将继续上涨，而且不只是由iPad[详细]
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IT发展高效 软件产业标准呼之欲出
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-11 热度：171
IT发展到一定阶段，面临治理的问题。要做好一个产业，就要达到一定的规模，要规模化，势必需要一个标准。产业标准呼之欲出。所以，长期以来，无论是BI,还是ERP，或者是其他软件，总是有人试图努力去建立一个所谓的标准。出发点固然是好的，但是实施起来无[详细]
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中小企业比大企业更在意数据挖掘
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-11 热度：57
由于BI软件的价格昂贵，人们一直认为中小企业中用不起BI系统，也不需要BI系统。其实不同的企业信息化程度并不一致，中小企业也可根据自身信息化的状况，选择合适的BI软件。事实上，正是因为中小企业规模小，生存的压力才更大，更需要时刻关注企业的经营数[详细]
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分析：降低商业智能项目风险的五大原则
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-11 热度：61
为确保来自商业智能（BI）的最大影响力，需要考虑到业务的方方面面，从战略到实施、项目管理和交付。一个精心设计和执行的商业智能（BI）策略必须向商业目标看齐，还要将技术和数据结合涉及到的人员、流程的需求、组织机构的问题、基础设施的局限性和关注[详细]
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