如何能让你的分析报告真正为企业带来价值？如何拉近一套数据与实际生活生产之间距离，做到报告从数据中来、分析到业务中去？......

数据的重要性不言而喻，已经被越来越多的公司接受、熟知和应用。那么关乎数据，到底在哪些方面可以促进业务的腾飞？或者换种说法，业务对数据有哪些层次的需求？还有，数据对管理有哪些方面的贡......

数据模型设计按照先进性、可靠性、一致性、通用性进行设计。研究国际上、行业内成熟的企业数据标准体系......

制定选择最合适的历史数据清洗工具的方法。专业的历史数据清洗工具有，物资数据专业清洗工具、客商、人员数据专业清洗工具、组织机构专业清洗工具；......

在业务增涨过程中，每个企业不知不觉积累积累了一些数据。无论数据是多是少，企业都希望让“数据说话”，通过对数据的采集、存储、分析、计算最终提供对业务有价值信息。......

数据资产日益成为企业的核心竞争力。但如果企业在走向数字化过程中遗忘了数据治理，可能再多的投入都会变成一种“徒劳”。......

数据中台：正确的人+正确的工具+正确的事=降本增效数据中台对于许多传统企业而言，依旧是很陌生的概念。......

本文作者主要从总体思路、模型设计、数据架构、数据治理四个方面介绍了如何利用大数据平台的特性，构建更贴合大数据应用的数据仓库。......

任何企业实施数据治理都不是为了治理数据而治理数据，其背后都是管理和业务目标的驱动。......

本文主要从数据产品角度介绍，如何基于阿里OneData进行网约车指标体系建设。通过对业务分析、数据域划分及总线矩阵构建，来建立一套指标设计规范。......

数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念。......

随着技术发展的日新月异，网络攻击的频率和复杂度也正在增加。企业越来越依赖数字工具和应用程序来完成业务任务。因此导致企业的IT预算不断增加。而在过去四年中，大多数首席信息官都表示，他们......

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？......

某数据中心的基础运维工作主要包含包括四个部分：基础环境、网络、服务器存储和基础软件。......

作为国内知名音乐平台，网易云音乐有8亿用户。不过，它面临的挑战在于，一方面各个业务单元在8亿用户基数上积累海量的数据，另一方面，业务部门基于发展需要提出大量数据需求，并且在数据质量、......

简单来说就是可将某个事件量化，且可形成数字，来衡量目标，在日常工作中大家都会应用的到。在一定程度上，“数据指标”能揭示出产品用户的行为和业务水平状况。......

数据质量问题不仅仅是一个技术问题，它也可能出现在业务和管理的过程中。所以，要想提高数据质量，就必须懂行业、懂组织、懂业务。......

针对这两种不同的数据用途，如何组织数据，更好地满足数据使用需求。这里就涉及到数据建模问题。即设计一种数据组织方式（模型），来满足不同场景。......

数据安全对企业生存发展有着举足轻重的影响，数据资产的外泄、破坏都会导致企业无可挽回的经济损失和核心竞争力缺失，而往往绝大多数中小企业侧重的是业务的快速发展，忽略了数据安全重要性。......

能否看到收入或利润率的变化是成功的试金石，但企业也应该定期衡量客户和员工的体验，以确保这些技术确实产生了正确的影响......

指标，实际上就是一种度量。大到用于监控和评估商业进程的状态，小到衡量某个功能模块的情况，或者是活动效果。指标体系，也就是将指标由粗到细，由宏观到围观进行逐层分解所构成的体系。......

大数据是软件即服务(SaaS)业务模型的关键。大数据创新者Panoply曾经对一种名为数据即服务的新模型进行探讨，而该模型是软件即服务(SaaS)这一模型的变体。......

在当今巨大变革和机遇中，赋能零售行业利用新技术来满足政策法规要求，快速响应市场需求，提升核心竞争力，是每个医药零售公司需要认真思考的问题。......

决策分析类系统不同于业务系统的特点之一就是其不确定性，正如莎翁所说的“一千个人眼中有一千个哈姆雷特”：同样一个分析场景，有的人习惯看表格、有的喜欢看图表；有的喜欢用同比环比，有的喜......

实际上，要想从数据中得到有用的答案，我们便不能只看到它表面的数据值。我们需要学会如何提出更加深层的问题......

为什么要构建数据指标体系？我们所需要的并不是数据，而是数据背后映射的洞察。在业务发展过程中，会产生大量的数据，单看数据是没有价值的，只有和业务相结合转化为信息，再经过处理才能体现其......

随着越来越多的企业将工作负载迁移到云平台中，对于内部部署数据中心设备的需求正在减少。但是，内部部署数据中心还远未消亡，超融合基础设施(HCI)就是其中一个蓬勃发展的领域。......

制定数据治理计划期间，如何衡量其工作进展和所带来的业务收益，也是一项关键任务，同时更是一个巨大挑战。数据治理团队必须制定一组数据治理的工作指标，以便于向企业的高级管理层、业务主管展......

不管是做PPT还是看新闻，人们潜意识里，有了数据支撑更容易让对方信服，但是，数据也是会骗人的，如果不懂得数据思维，在大数据时代很容易被数据迷昏了眼。......

随着银行数字化转型向纵深推进，越来越多的金融机构开展了中台化转型，建立了企业级业务中台和数据中台。......

智能制造是先进制造技术发展趋势，《中国制造2025》将以智能制造为突破口。大家可以从图中看到，智能制造过程智能制造的重要组成部分。......

在降低数据敏感程度的基础上，数据脱敏技术会最大程度上的保持脱敏后数据的可用性，使脱敏后的数据依旧能够满足关联分析、机器学习、即时查询等需求。......

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......

因为几乎所有数据分析工作都会提“建立数据指标体系”。同学们现实的困惑是：你说报表我就见过，我天天都在更新。可这玩意怎么就体系了呢？做了体系又怎么样呢？......

本文介绍了当前银行建设大数据平台的难点和应对措施，详尽分享了某银行大数据平台技术架构设计的实践经验，以及在典型场景下的应用，供广大银行同仁参考。......

数据埋点在C端产品中很常见，用以监测用户行为，表层可以了解产品、活动情况，优化功能和交互体验；深层可以进行用户标签、渠道转化分析，进行个性化推荐等等。......

数据治理是商业银行数字化转型过程中的必经之路，也是商业银行核心竞争力形成的重要保障，需要长期推进，持续不懈。......

很多企业困惑，我们搞了几十年的企业信息化，也做了很大的投入，现在为什么要转型搞数字化？......

数字化早就是一个存在已久的事实。它是大势所趋，是历史发展的一个必然进程。企业要做数字化转型，首先得了解自己当前的状况，然后才能有应对之策。......

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。......

实现对大数据的安全使用，已成为大数据安全治理的核心主题，也是国家、社会、企业乃至个人在新时代、新环境下健康成长、稳定发展的前提和基础。......

《孙子·计篇》中曾用“谋定而后动，知止而有得”告诫将兵者，先谋划准确周到后再行动，要知道目的地才能够有所收获。......

为什么这么长时间以来，乙方在不断跟企业交流数字化建设，但到目前还是有这样的困惑和问题。我感觉数字化建设这个东西确实很大，没有一个很成功的案例，能让大家从一个整体的数字化建设效果上看......

TPC(TransactionProcessingPerformanceCouncil，事务处理性能委员会)成立，Benchmark(基准测试)随之走上历史舞台，企业采购服务器时，除主观三围指标之外，理性的光芒开始闪耀。......

医院信息化的基础设施好比是地基。而现实是，地基之上的建筑物并不能等到基础设施完全到位了才开始起步。中国医院的信息化步伐与人工智能技术的落地都在同一片工地里热火朝天的开工。......

在过去的十年中，我们与云之间的日常交互见证了机器学习（ML）的爆炸式增长......

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......

很多人对“信息化”和“数字化”的概念不是很清楚，甚至不少企业CIO把企业数字化转型误解为企业“信息化”向“数字化”转变，因此出现了不同版本的“信息化”和“数字化”的对比。本文从“数字......

我们正在面临一个叫做“新概念雾霾”在影响着我们的视线，那如何能够看到新一代的信息技术与实体经济与制造业带来的影响它的本质呢？......