数据中心里有很多设备，而作为一名运维工程师不可能，也没有必要全部掌握，要懂得应该掌握哪些技能，一些基本命令和重要设备的操作一定要掌握......

数据分析闭环有四个步骤：指标—>假设—>试验—>行动。无论你做的在线，离线，或是非线上的业务，都需要这个闭环来指导业务增长。......

信息化管理的实质也就是数据管理，对着数据分析和可视化技术的发展，可视化的数据运营模式逐渐受到越来越多人的追捧。......

两类开源项目侧重点不同,ESB侧重任务的编排,性能问题可通过异构的方式来进行规避。无法支持特别大的并发......

“大数据”“数据分析”“数据可视化”已经被人们越来越多的提起，传统的金融服务公司最早开始使用数据驱动业务运营，由最早的二八法则寻找客户、拓展业务发展到类似今天互联网产品利用数据构建......

数据对于产品而言，具有不可忽略的支撑作用，如果能够很好的运用数据，挖掘信息，将对产品决策带来很好地支撑，从而获得产品的成功。......

数据中心保护是一个成熟的学科，但仍是数据中心面临的最具挑战性的任务之一。他们经常面临压力，以提供更快的恢复能力。虽然市场是成熟的，但是供应商提供的新的硬件和软件选项可以帮助IT......

2016年即将走完，回顾这近一年以来发生在数据中心圈里的大事小情，一切都还历历在目，但终将成为历史。数据中心的发展靠的是技术驱动，很多的信息技术都是为数据中心量身定做的。......

随着很多大公司对数据分析需求增多，数据相关岗位的人才需求量也越来越大。数据学作为一门学科，已经受到时代的追捧。......

有关CIO和业务主管彼此打破IT应用上的壁垒,整合企业部门,让所有主管都直接倾听消费者需求的呼吁越来越频繁。然而许多企业仍然忽略IT在高层决策中的存在,导致IT和业务发展互相制约的......

数据分析是基于某种行业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价值信息的一个过程。再通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索和分析......

集团的业务架构大体可以分为几块内容。第一个是数据模型师。主要的工作是做好元数据管理，数据模型的开发以及建立统一的数据标准。第二个是数据开发员，它会对接产品，然后去做一些业务开发。......

公司甚至可以考虑由外部合作伙伴进行模型验证。通过建立分析基础信息设施,公司能够不断基于现有状况对模型进行评估和验证,提升分析模型性能,抓住更多目标客户。......

数据和分析应该是一个“不可谈判的业务优先级”。然而，60％的组织报告说，他们对自己的数据和分析洞察力并不是很有信心。......

在数据挖掘的范畴了,数据清洗的前期过程,可简单的认为就是ETL的过程。ETL的发展过程伴随着数据挖掘至今,其相关技术也已非常成熟。这里我们也不过多的探讨ETL过程,日后如有涉及,在......

信息技术革命与市场的重构，已经诱发了一种新的网络社会形式。网络社会崛起带来社会结构转型，国内外互联网数字和信息产业正面临巨大变革。对于管理者来说，如何迎接历史上最深刻的信息技术革命......

好的量化用户体验的模型应该符合三个标准：一是具有系统性，即该方法评估用户体验具有系统化全方位的评估;二是具有扩展性，扩展性指行业的扩展性，即不仅仅可以用于互联网行业......

经历了多年的BI专题应用建设，有幸能在一个传统企业里探索大数据应用的建设过程，发现了很多不一样的地方，获得了不同的感受，在此以一个真实的案例的建设过程来品味其中的不同......

2017年大数据发展的10大趋势经由全球专业机构发布，希望可以为你所在机构的年的发展规划提供战略政策依据。......

通过建设多层次的数据模型供用户使用,避免用户直接使用操作型数据,可以更高效的访问数据。......

数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因......

数据仓库的存储并不需要存储所有原始数据,因为比如你存储冗长的文本数据完全没必要,但需要存储细节数据,因为需求是多变的,而且数据仓库是导入数据必须经过整理和转换使它面向主题......

当前，互联网、移动互联网、大数据、云计算等新IT技术飞速发展，“互联网+”与“中国制造2025”等一方面催生各种各样的创新经济和商业模式......

产品和技术选型。做数据分析,是把数据转化成信息,信息转化为支持,下一步应该转化到决策上,最终想要的结果是对经营管理产生价值。......

随着企业组织努力寻求降低成本，集中信息技术(IT)资源，扩展其服务覆盖面以满足全球市场的需求，他们迫切需要将其服务器存储在安全、放心和良好连接的环境中。......

网络是数据中心里是最为重要的组成部分，也是技术最为复杂的部分，要对网络运行进行日常维护，故障处理需要掌握不少本领才行。......

在当今经济环境中，良好的客户服务和客户体验至关重要。越来越多的企业通过挖掘客户数据提升客户关系，了解客户需求。......

对于客户的情况描述，例如客户类型，就稍有逊色。客户订单量有多大？采购频率如何，企业花多少时间才留住了这位客户......

虽然黑客获得云提供商后端系统的访问权限的案例屡上头条,但绝大多数公司的那些在云端数据丢失事件还是可以追溯为恶意或粗心的内部人士所为。本文列出五大导致云服务中数据丢失的用户行为，供大......

数据采集是构建数据平台的核心要素。为了方便使用者采集数据,我们完全开放了全功能的数据接入API,基于API封装了代码埋点和可视化埋点两种前端接入方案,......

尽管大数据宣传与炒作可谓如火如荼，但仍有92%的企业始终保持中立态度，即计划在“合适的时间”着手实施或者表示不打算接触大数据项目......

数据中心已经成为了信息技术高速发展的最佳实验田,几乎所有新的信息技术都最终要在数据中心落地,才算有意义,这间接地带动了数据中心的进步。......

为何要进行用户画像,核心还是后续的针对性营销,当我们组织一次针对性营销的时候,首先要确定的就是营销的用户群体,那么就要从用户标签中精确定位这个群体。......

数据字典应该是数据管理领域非常核心的东西，如果说，语言是人类世界沟通的方法，数据字典则是数据世界沟通的语言，任何数据都需要通过看得懂的方式表达出来，只有懂这个数据什么意思......

从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的......

数据分析不是一个新的学科,但是工具、内容、应用方向等一直在不断改变,所以保持好奇心,持续学习进步,探索新领域对长期发展是最重要的一点,(个人认为)没有之一。......

一个完整的企业级数据标准化建设体系包括企业数据标准化策略、组织架构、数据标准、标准化工作流程。数据模型是数据标准的主要实体,涵盖了数据字典、逻辑数据模型、元数据标准。......

近年来，大数据来势汹汹，渗透到各行各业，带来了一场翻天覆地的变革。让人们越发认识到，比掌握庞大的数据信息更重要的是掌握对含有意义的数据进行专业化处理的技术。......

从青龙系统看,每天处理亿级数据,具有海量信息的数据规模;支持快速的数据流转,实现了物流各个节点实时数据监控优化;系统处理各种各样的信息......

云技术的发展正以更快的速度、更强的灵活性驱动不同企业的IT新价值。对制造业来说，这种新型架构及应用模式不仅能够极大降低制造企业对于IT资金的投入以及IT运维的压力，而且能很好的满足......

“大数据的基础是一定要底层的系统都完善了，有足够的底层数据支撑，才有做大数据的基础。”北重汽轮电机有限责任公司信息中心主任欧阳亮坦言。......

大数据继续高奏凯歌。明年我们预计会看到更主流的公司采用大数据和物联网，大中型企业保守和怀疑的企业组织会开始一头扎入其中。......

随着互联网科技发展，对客户，特别是自有渠道的进销存数据掌握越来越方便，我们完全有理由根据供应链管理的原理，让市场大数据自动产生合理的需求计划。......

企业在建制大数据平台的同时，对进入数据湖的数据进行梳理，并按照数据资产目录的形式对外发布。在发布数据资产之后，则对进出数据湖的数据进行严格的出入库管理......

提升运维工作的成就感，主要是要让运维人员感到工作很有价值。同样做一份工作，充满期待的去做和按部就班地去做的效果完全是不同的。......

一个好的数据中心会利用本身现有的技术和设备，向用户提供服务，将运维成本降到最低，而使利润最大化。想要管理好数据中心，让数据中心高效地运行，我们要遵循数据中心运维管理的六大原则。......

应急演练不要总安排在工作日白天，因为白天往往是人力资源最完整的时候，我们演练的一个重要目的是要提高基础值班人员的响应速度和处理能力，这个初始速度非常重要......

正所谓“搬一次家扒一层皮，破家值万贯”，连我们普通人搬一次家都得扒一次皮，更不用说数据中心了，可很多时候给数据中心搬家又不可避免。......

不管是第三方分析工具，还是企业的第一方分析系统，在分析用户行为时，通常都会选择在客户端(一般是安卓、iOS和Web端)采集用户的行为，然后经过打包、压缩等一系列处理步骤......

搭建大规模的云计算环境需要数据中心突破多种技术难题，其中虚拟化是云计算最为显著的特征。要满足虚拟机在数据中心任意网络位置之间都可以无感知迁移，就需要引入一些新的网络技术，Overl......