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大数据革命催生了不同种类，类型和阶段的数据分析。在本文中，就将探讨三种不同类型的分析-描述性分析，预测性分析和描述性分析-来了解每种类型的分析可以提供什么以改善组织的运营能力。

2021-03-11 10:20:39.173

对于业务分析的不同阶段，企业需要在各个步骤中处理大量数据。根据工作流程的阶段和数据分析的要求，有四种主要的分析类型：描述性、诊断性、预测性和决策性。这四种业务分析提供了企业需要了解的所有信息，从企业的发展状况到为优化功能而采用的解决方案。

2020-12-15 10:12:18.317

在冠状病毒大流行之后，数字化转型变得更加重要。全球各地的企业都在努力从大数据中收集实时的运营洞察力，以提高盈利能力，提供卓越的客户体验，并遵守法规。 然而，以业务速度摄取和分析来自不同数据源的快速增长的数据量，却带来了巨大的挑战，尤其是对拥有传统核心基础设施的企业而言。

2020-12-14 10:38:38.963

即时数据流在大数据分析中的地位已经非常突出，实时数据管道工具也是如此。本文为您带来一份数据流工具的清单，这些工具适合进行数据驱动的决策。

2020-12-07 14:18:31.760

在大数据时代，你会听到很多术语被抛出。其中最常用的三个是 "商业智能"、"数据仓库 "和 "数据分析"。不过，你可能会好奇，这三个概念之间有什么区别，所以我们来看看。

2020-12-03 15:02:34.383

英特尔®数据分析加速库(Intel® DAAL)是英特尔®架构优化的构件库，有助于提升机器学习和大数据分析能力，并帮助数据工程师缩短开发高性能应用的时间。本文将会详细介绍Intel® DAAL)到底是什么。

2020-11-26 10:37:47.603

现在，企业对数据观念的转变已经将数据管理推向了新的高度。数据科学是现在数据管理的核心组成部分，但数据管理和数据科学往往被视为两种不同的活动。数据科学家工作在数据分析师、数据工程师和DBA之间，他们把时间花在为数据分析和竞争情报做好数据基础设施上。但是，在不断发展的下一代数据市场中，数据管理和分析将是市场成功的核心差异化因素，因此，数据管理和数据科学必须协同工作。

2020-11-25 11:55:42.423

人工智能和大数据是技术界最热门和讨论最多的两个主题。尽管如此，围绕大数据和人工智能仍然存在许多误解。这两个话题也有很多炒作，有时可能会导致更多误解。在本文中，您将了解企业对大数据和人工智能的七个常见误解。

2020-11-05 15:32:10.283

尽管数据分析的进步使企业能够获得对大型结构化和非结构化数据集的深入了解，但是这些进步限制了隐私和盗用风险。更好地控制数据和保密协议的生命周期可以缓解这些风险，但是将敏感或受监管的数据处理组件外包给第三方仍然被普遍认为充满风险。

2020-11-03 09:39:58.250

当前，我国的数字化进程已经扩展到政务、民生、实体经济等各个领域，税务机关应立足战略思维进行前瞻规划，统筹安排各项工作，尤其在税收征管中发挥导向作用的风险管理，更应顺势而为，走在大数据时代的前列。

2020-10-28 09:59:57.473