Публикации по теме business-intelligence

Публикации по теме 'business-intelligence'

Использование SAP Analytics Cloud

Использование SAP Analytics Cloud Инструмент, который меня взволновал Недавно я был приятно удивлен, когда получил обзор SAP Analytics Cloud , наблюдая за классической гонкой Формулы 1, в которой Мика Хаккинен был просто великолепен. Если вы фанат Формулы-1, смотрящий золотой старинный фильм, вы знаете, что что-то должно быть особенным, чтобы броситься в глаза. На самом деле это мое мнение о SAP Analytics Cloud. Это инструмент, который меня заинтересовал в работе с клиентами и..

У вас много данных? Фантастика! У вас тоже есть хорошая идея для продукта?

Многим компаниям нравится идея использования имеющихся у них данных. Однако без четкого представления о применении данные — это просто воздух. Одна из историй, которые я часто слышу в бизнесе, такова: Компания X: «У нас уже есть масса данных. Теперь нам просто нужно правильно его использовать, и тогда мы сможем… заработать кучу денег лучше знать, куда мы движемся как компания / предсказывать будущее наконец, узнайте, почему один носок всегда пропадает в прачечной Теперь,..

Как применить данные к бизнесу

«Данные — новая нефть» Эта поговорка показывает, что данные стали ценным активом. Кроме того, технологии данных, начиная от анализа данных и науки о данных и заканчивая машинным обучением, постоянно развиваются. Эти технологии позволяют максимально эффективно использовать данные, строить интеллектуальную модель машинного обучения и выполнять еще более глубокий анализ данных. Технологии обработки данных могут применяться практически в любой отрасли. Одну технологию или модель можно..

Сбор данных

зачем интеллектуальный анализ данных? данные сейчас растут, и их объем со временем становится все больше и больше. Объем данных увеличился в геометрической прогрессии. Например, в 2009 году объем данных составлял около 0,8 зеттабайт, а в 2020 году — около 35 зб. Как мы знаем, когда объем данных увеличивается, информация, которую мы можем получить из этих данных, может быть потеряна. Поскольку данные генерируются автоматически, нам нужно автоматическое решение для преобразования этих..

Визуализация с машинным обучением

Бизнес-аналитика (BI) и машинное обучение (ML) являются одними из лучших технологий, которые решают задачи расширенной аналитики, ориентированные на бизнес. Хотя визуализация бизнес-аналитики связана со сложными вычислениями, у нее есть ограничения по сравнению с машинным обучением на основе Python. Именно здесь на сцену выходит визуализация с помощью ML. Это позволяет вам включать более продвинутую аналитику и алгоритмы машинного обучения в ваши уже мощные визуализации. В этом блоге..

Что такое хранилища данных и как наука о данных может их решить

Пример использования науки о данных в малом и среднем бизнесе В нашем современном цифровом мире данные повсюду. Но то, что данные повсюду, не означает, что данные доступны везде. Наоборот, на самом деле. Большая часть данных, генерируемых цифровыми продуктами, бесполезна, потому что данные не предназначены для изучения, а скорее используются для поддержки производительности цифрового продукта. В результате данные хранятся в пределах архитектуры, используемой для поддержки..

Пирамида потребностей в данных (и почему это важно для вашей карьеры)

У каждой компании есть пирамида потребностей в данных, и ваша роль как специалиста по данным / аналитика будет находиться где-то в этом диапазоне. Понимание этой концепции является ключом к правильному формулированию ваших текущих навыков / обязанностей и того, в каком направлении вы хотите двигаться в своей карьере. Прежде чем мы углубимся в тему, позвольте мне отдать должное, где это необходимо. Вся эта концепция основана на иерархии потребностей Маслова , и ее аллегоризация..