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......

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......

我们今天说的“容器”究竟是什么呢？它的灵感其实就来源于那些“集装箱”。在说“容器”之前，先来简单讲一下我们很耳熟的——“虚拟机（VM）”，并对比一下两者的区别。......

所有的分析方法总结起来就两种：分类和对比，分类和对比，分类和对比，重要的事情说三遍，并且大部分的分析方法都是这两者的结合......

零售行业的大部分问题都可以从人、货、场三个维度思考。无论是线上、线下，人货场都是零售运营的核心要素。......

通过已有产品获取到了一部分用户数据，如何通过数据分析对用户画像，标签化，对用户行为进行分析，从而区分不同级别用户进行相对应的精准营销？......

维度模型的概念出自于数据仓库领域，是数据仓库建设中的一种数据建模方法。维度模型主要由事实表和维度表这两个基本要素构成。......

在日常的工作中，我们经常会遇到“产品XX数据指标出现异常波动，或上升或下跌”的问题，XX指标包括但不限于日活、次日留存率、注册转化率、GMV、客单价等等。我们该如何着手处理分析呢？......

CRM根据划分维度不同，分类也不同。本文从目标客户和承担职责两个维度分别对CRM的分类进行了介绍。......

知识图谱是一把开启智能机器大脑的钥匙，能够打开Web3.0时代的知识宝库。本文将从知识图谱的概念、架构、关键技术、应用领域以及一些需要注意的问题等方面，带大家走进知识图谱的世界。......

智能制造作为广义的概念包含了五个方面：产品智能化、装备智能化、生产智能化、管理智能化和服务智能化。......

在每次的数据分析工作中，将分析过程与结果写成一份通俗易懂的报告是工作的最后一步，并且对有的人来说，这也是最难的一步。......

信息作为一种资产，目前还处在“早期使用”阶段，这就意味着，如果企业能够专注于数字转型，就可以让自己在竞争当中脱颖而出，成为行业领先者。因此，数据与分析的战略优先地位不容置疑......

日常数据运营指标，如下载用户数、新增用户数、活跃用户数、付费用户数等，这些数据都是运营中最基础最基本的数据，是大Boss们最关注的核心指标。......

预算就像是一场演习，CIO的基本功和作战能力多体现于此。他们不仅要制定合理的支出计划，还要熟知业务部门的需求，而且能预见到可能发生的隐性成本。......

企业启动中台战略的目的是为了提升效率和解决业务匹配度问题，最终达到降本增效，让一切业务数据化，一切数据业务化。数据业务化的关键要素之一就是先确保数据质量，才能有效的发挥出数据的价值......

信息作为一种资产，目前还处在“早期使用”阶段，这就意味着，如果企业能够专注于数字转型，就可以让自己在竞争当中脱颖而出，成为行业领先者。因此，数据与分析的战略优先地位不容置疑。......

数据分析思维、结构化思维、公式化思维、学法体系的思维.......这些思维帮助你，即使碰到自己不熟悉的问题，也能从一定的角度切入分析并保持清晰的逻辑......

效率运营的精细化程度可能逐渐成为未来产品间的护城河，要实施精细化运营首先要做好产品的数据分析，本文是作者对自己数据从业历程所总结的一些感悟。......

据了解，身边很多人都容易混淆这几个词，也不太容易辨别清楚，今天就在同一文中给大家分别解析下。......

一般从事数据分析行业的朋友对这类词并不陌生，但是像市场运营人员就会把这类些名词概念搞混，导致结果不准确。数据分析相关概念多且杂，容易搞混。......

现代软件架构的核心任务之一就是定义基础设施与应用的边界，合理切分复杂性，减少应用开发者需要面对的复杂性。换句话说，就是让开发者专注在核心价值创新上，而把一些问题交给更合适的人和系统......

在超级互联网公司，随着服务器规模都早早迈过10万台量级，加之业务模式的多样性和IT架构的云化迁移，其IT运维团队面临的挑战与日俱增，常规的系统和经验都需要不断迭代更新。......

面对数据异常，我们经常会出现“好像是A原因引起的？”“貌似和B原因也相关？”“有可能是C操作不当”的主观臆测。或者，拿到一个分析议题，分析“11月销售数据下降的原因”，是先从产品层面，......

在很多情况下，由于事故处理预案的缺失或者预案本身的不可靠，以及开发人员故障处理经验的缺失，造成在各种报警之中自乱了阵脚，从而贻误了最佳战机。系统是否足够健壮？是否有足够的能力应对故......

数据分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更易理解和使用。而目前网络中大部分可以被检索到相关文章只是简单地提及数据分层的设计，或缺少明确而详细的说......

企业在进行MES需求分析时，如果界限划分不清晰，即便是从业务角度分析出来的需求，也将面临新的挑战。因此，了解MES功能和系统边界是非常关键的。......

「Why-What-How」在讲解概念和执行上是个不错的思维模型，这次依例按此框架来拆分「数据分析」。相信很多朋友已经有了较丰富的分析经验，这里权且从个人的角度进行梳理，以资参考。......

将所有数据收集到一起，这个过程被称作“数据仓储”，这就是商业智能系统的核心。当你复制多个excel上的数据到一个专门文件上的时候，这个专门文件就变成了你的“数据仓库”。相同的概念也可以......

传统的商业智能分析的最终产品通常是一个由文字和图表组成的PDF文件或者PPT文件。这种分析模式有两个缺陷：1)分析员的主观偏差，在这类静态报告中，通常只有部分数据被分析。......

在互联网的下半场，不断精细化运营的背景下，产品经理不再是单纯的靠感觉来做产品，更需要培养数据的意识，能以数据为依归，来不断改善产品。......

实现数据驱动有两个关键环节：一是数据采集，二是数据分析。对于传统企业来说，往往是这两点都不太具备条件。......

本文结合企业灾备需求，从容灾及复制技术的选型入手，重点阐述了容灾技术的目标架构，SAN网络优化整合的设计原则，并给出了存储整合与数据复制方案，也谈及了演练涉及的核心环节。......

数据分析的出路在哪里？类似问题出现在很多场景下：有的是面试的时候被问到：你觉得这个职位长期发展的前景如何有的是在各种群里的讨论：DataScientist的出路在哪里？为什么做Analytics的活titl......

数据是人类的发明。人类定义了他们想要测量的现象，设计系统收集数据，在分析之前进行清理和预处理，最后选择如何解释结果。即使使用相同的数据集，两个人也可以得出截然不同的结论。这是因为数......

实现精益生产理论体系的方法就是搭建企业自己的精益屋，精益屋包含目标层、准则层、方法层和运作环境共四层。运作环境是精益屋的地基，包括人、机、料、法、环等方面，方法层是构建精益屋的砖瓦......

按大众化的分法，产品的生命周期(PLC,ProductLifetimeCycle)分为初创期、成长期、成熟期、衰退期，在产品的每个阶段，数据分析的工作权重和分析重点有所区别......

生产车间若没有一套完整的信息化管理系统是很难在市场竞争当中发展甚至是下去的。管理者若想可持续发展壮大自身的企业,就必须在信息化建设中下功夫。......

生存分析在医学、生物学、金融学等领域是都是应用相当广泛的统计学分支。最初是应用于医学研究中，例如病人确诊疾病之后多长时间会死亡，疾病治愈之后多久会复发等等。然而生存分析中的生存并不......

超融合目前还是一个新兴的市场，现在卖HCI（超融合）产品的厂商都是过去卖X86服务器的或是卖分布式存储软件的，因为HCI架构主要是以软件定义为基础，再结合X86硬件产品进行销售。......

超融合基础架构（Hyper-ConvergedInfrastructure，或简称“HCI”）是指在同一套单元设备中不仅仅具备计算、网络、存储和服务器虚拟化等资源和技术，而多套单元设备可以通过网络聚合起来，实现模......

对大数据、人工智能、可视化的最新进展和应用案例做个总结，重点讨论大数据平台云部署运维、交互批处理与实时流处理的关系、有监督学习解决的安全问题和大数据可视化这四个细分领域......

数据虽不能说明全部问题，却是你做决策的重要支撑以及评估功能好坏的重要指标。数据分析的类型很多，与不同场景下的同一个产品需求类似。......

传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。......

结合企业实际，设计符合企业要求的ERP评估体系，针对企业ERP应用现状和实施过程进行客观全面地评价和分析是十分必要的。......

实际上在企业的信息化过程中充斥着众多的对于信息化熟悉方面的盲点，解决这些盲点将有助于信息化的成功，那么谁能够解决这些盲点呢，咨询公司在解决盲点过程中扮演那种角色呢？......

ERP在我国实施时间并不长，其系统的完善仍需不断积累经验，在实践中存在的不足应予以克服和改进，ERP系统目前存在的缺陷主要表现为：人机应用欠灵活，系统维护成本较高，查找差错比较耗时。......

企业现在的设备几乎都在监测和测量，并创造了大量的数据，通常比企业处理的更快。其问题是，而正因为大数据定义为“大数据”，所以数据收集的小差异或错误可能会导致出现重大问题，错误信息和不......

数据分析越来越得到各大公司的重视，但很多公司的数据分析人员都面临着一个问题：如何让数据分析真正在公司内得到有效的推广和使用，真正帮助到业务的发展......

ERP软件所具备的功能是否能够满足企业用户的需要，达到所要实现的目标；与企业已经应用软件或国内常见软件的连接性；分步实施的适应性；实施的难易程度等。......