任何企业软件应用的目的都是为了帮助企业提高生产力。鉴于各行各业各种类型的应用程序数量不断增加,您希望您开发和销售的应用程序能够最大限度地提高客户的生产力。这就是在竞争激烈(且不断变化)的市场中吸引、赢得和留住不断扩大的客户的方法。这就引出了一个问题,到底什么叫生产力?
每个领域都有着有关自己未来的预测。其中数据分析是进行预测时永远不会落后的领域。由于要处理大量数据,因此这一领域为大量的预测打开了大门,正是由于这个原因,“分析”一直是各个方面的吸引力中心,并赢得了世界各地的关注。本文将会介绍未来几年数据分析的趋势。
2020年是充满动荡的一年,组织面临着众多挑战。进入2021年,大数据行业将会更加快速地发展。下面来看看2021年数据产业将出现的五大趋势与预测吧。
尽管NoSQL数据库已经存在了数十年,但它们的重要性最近才发现。同样,他们只是在最近才进入职业领域,所以并不是所有的开发人员和工程师都了解NoSQ和SQL数据库的区别。因此,要快速了解NoSQL数据库,请先了解以下SQL数据库与前者之间的主要区别。
企业触手可及的海量数据,最主要的任务是过滤相关信息并在给定时间范围内进行分析。本文就介绍用于业务分析的4个最优选的业务分析工具。
COVID-19危机刺激了数字化转型,迫使现任组织将其流程数字化,使业务模型现代化,启用数据访问并在数据驱动时代提高其员工技能。COVID-19大流行还证明了每个人都必须具备流利数据的知情公民的能力,因为数据可以用来告知和告知我们有关大流行的状况。
虽然大多数公司都专注于培训员工和了解大数据技术,但大多数公司还没有关注围绕大数据的更多常规任务--比如,如何确保每个应该接触数据的人都能接触到数据,如何确保企业投资得到适当的组合,从而使公司对整个大数据投资具有可视性,以及如何在良好的数据基础上做出业务决策。
随着技术的不断演进,BI工具也在不断变化,以满足企业市场的不同需求。在BI发展几十年中,BI工具也愈发成熟,从传统BI走向敏捷BI,再加之AI的智能化能力,BI不再只是一个查看数据报表、优化业务流程的软件工具,而是可以帮助企业提升创新能力,改变工作效率,成为增强核心竞争力的得力助手。
预测分析在诸如技术,设计和工程等关键领域具有积极的全球前景。它使我们能够审查现有需求,并将未来的发展规划出来。这也使我们能够在局限之外思考并重新构想现状。
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