关于数字化转型,那些需要搞懂的问题(50问合集)

为数据问题寻找合适的、高质量、可靠的数据源,对数据源进行筛选和预处理,统一数据格式。3.特征工程选择用于建模或分析的数据特征,特征工程的工作体现数据科学家对业务的深刻、准确理解。4.数据建模尽管在技术维度,数据建模看起来有一定门槛,实际上在一些成熟的算法框架、大数据框架下,但是该环节很可能是花费时...

数字化转型进阶、本质、意义

1、数字化是工具,更是战略。2、数字化不单单是各个环节完成信息化,而是帮助企业实现整个企业价值链的乘法,这里乘法的含义是企业价值链、产业链直接可实现多频次的联动。3、数字化转型,本质是转型。(数字化=科技x人的因素)具体来说,数字化转型包含以下几个方面:1.数据驱动决策数字化转型使企业能够...

企业如何正确管理指标?详谈指标管理的目的意义及方法!

帆软软件深耕数字行业,能够基于强大的底层数据仓库与数据集成技术,为企业梳理指标体系,建立全面、便捷、直观的报表中心与数据分析一体化平台。若想了解更多指标体系拆解的细节,您可以访问下方的链接,获得由帆软提供的全面指标体系构建方案。

大数据的概念是什么,大数据的含义是什么

数据采集:ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取:关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构:云存储、分布式文件存储等。数据处理:自然语言处理(NLP,NaturalLanguageProcessi...

大数据分析的含义与形式

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V,数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大...

构建指标体系是一套数据分析的框架,是这样的吗?

搭建指标体系是一个系统工程,需要从战略及愿景分析、价值因素分析与KPI设计、数据仓库分析框架的设计、分析主题、指标展现设计等5个方面系统考量(www.e993.com)2024年12月18日。指标字典可能会非常庞大,有时可以通过指标树的方式进行表示,每棵树表示一个业务域的指标关系,通过链接跳转到相应的详细指标定义信息。

如何对人类社会进行有意义的度量?

在互联网的推动下,通信技术的发展也导致了行为的分裂,形成了不同的数据仓库。让我们考虑一个研究问题:“异地同步语音中介通信”对于减少社会孤立感是否很重要。在过去半个世纪里,这种行为不断地分裂成不同的体系,从政府授权的垄断企业(例如,美国的MaBell)到寡头垄断企业,再到数不清的互联网提供商。此外,这些系统捕...

Nature计算社会科学特刊:如何对21世纪人类社会进行有意义的度量?

相反,在不同的数据仓库中观察到的看似相似的行为,实际上可能捕捉到截然不同的现象。正如在调查中用来生成联系人列表的各种名称生成器可以识别不同的社交纽带一样[34],Facebook上的朋友与Twitter追随者或LinkedIn联系人并不代表相同的关系。此外,尽管这些概念之间很可能存在着一些强有力的统计联系,但这些关系中没有一...

案例分析丨信息物理系统在石化智能工厂建设中的应用

在技术方面,在下属的部分炼油企业应用软件,实时采集、传输、存储来自DCS系统、SCADA系统、PI系统及数据仓库的能源数据,然后线性回归分析不同类别、层面的历史能耗数据,根据分析结果来重新设定目标值。实时监控设定目标值与实测得消耗数值之间的差距变化,在差异较大时发出报警信息,并提出改进的方向。

大数据模式的Facebook:不只是SNS

大数据大致的技术过程,是先以SNS、搜索引擎、POS机等采集器,将海量数据采集进数据仓库中,然后用分布式的技术框架(Hadoop),对非关系型数据进行异质性处理(NoSQL),通过数据分析与挖掘,发展一对一的商业智能。由于大数据问题比较复杂,我现在有些个人想法,但考虑成熟之前,先不拿出来误导大家。我们还是先顺着Facebook的实践...