问题解决

问题解决

在技术、流程和项目的特定问题上获得帮助。

• 十大商业智能挑战以及如何处理它们

  BI团队在部署时面临各种技术和项目管理挑战。以下是商业智能面临的最大挑战，以及如何解决这些挑战的建议。继续阅读

• 克服前三名分析采用挑战

  分析是许多企业的成长部分。专家谈论在实施新的分析策略时，企业可能面临的一些最紧迫的挑战。继续阅读

• 为志愿数据科学家提供的COVID-19数据资源

  许多数据科学家正在研究新型冠状病毒和应对持续爆发的方法。请继续阅读为志愿者研究人员提供的COVID-19顶级数据资源。继续阅读

• 数据挖掘的治理，遵守，道德：单独但平等

  在对数据的伦理挖掘和分析中，错误地将治理、合规和伦理混为一谈。数据管理人员需要了解关键的差异。继续阅读

• 分析程序面临的数据管理挑战是什么？

  Expert Anne Marie Smith分享了组织分析程序可能失败以及数据管理框架和其他程序如何提供帮助的五个原因。继续阅读

• 好的分析仪表板将BI数据转化为可操作的信息

  设计问题和新的IT趋势使为业务用户创建指示板的过程变得复杂。但如果设计得当，它们可以帮助企业更受数据驱动。继续阅读

• 许多企业错误地使用BI报告系统，但它们可以改进

  许多企业在创建BI报告时都会犯类似的错误。顾问Mico Yuk提供了一些建议，帮助您避免一些最常见的陷阱。继续阅读

• 有效地应用数据科学模型，而不仅仅是为了自己的缘故

  如果模型没有帮助生成业务福利，则拥有数据科学家构建分析模型对组织没有多大。以下是某种方式来确保他们做到。继续阅读

• 大数据用户分享了他们在分析方面的努力，但却取得了胜利

  从大数据中衍生商业福利时所遇到的挑战是巨大的，但奖励也是如此。Hadoop和相关技术正在缓解这些挑战，以公司愿意从实验到全面吹嘘......继续阅读

• 高级分析工具从大数据中提取商业价值

  基于Hadoop和Spark等技术的大数据环境正在得到更广泛的部署，高级分析工具也同样如此，这些工具可以帮助组织有效利用涌入这些系统的数据。事实上,…继续阅读

• 机器学习平台最小化了投资者的Brexit Fallout

  Brexit投票给世界的金融制度造成了巨大的冲击，并花费了投资者很多钱。但是数据驱动的策略和机器学习工具有助于一些避免风险。继续阅读

• 客户数据分析团队呈现出更律师化的面貌

  在一些组织中，公司律师的任务是保护数据不被分析滥用。但他们需要避免束缚数据科学家的手脚。继续阅读

• 自助服务工具，数据可视化软件给出了新的外观

  自助业务智能和数据可视化工具可以更轻松地为业务用户分析BI数据。但是，前面需要做很多事情来实现这一目标。继续阅读

• 与大数据项目平衡创新和治理

  分析机会蓬勃发展，调查显示大数据项目也在增长。在新的大数据世界中，这应该是数据科学家和商业分析师的令人兴奋的消息，瘙痒，提出使用所有信息的方法......继续阅读

• 为有效地可视化数据奠定基础

  如果BI、数据管理和IT团队没有很好的方法来可视化数据，那么从商业智能和分析工具收集的成堆的数据对他们来说用处不大。为了有效利用数据，IT团队需要构建一个……继续阅读

• 操作智能技术正在实时实现现实

  虽然许多人带着传统的商业智能路线，前瞻性思维公司正在采取更多的操作方法。通过整合BI和Analytics，这些公司正在实现业务流程的改进 - 实时。......继续阅读

• 客户分析为“Candy Crush Saga”制造商的获胜效力

  King Digital Entertainment在《Candy Crush Saga》在线游戏的早期阶段就在流失玩家——在客户数据分析项目的帮助下解决了这个问题。继续阅读

• 分析在体育领域扮演着越来越重要的角色

  体育团队一直在采用分析工具来改善游戏中的性能多年，但现在有些人也专注于使用数据分析来提高其业务运营。继续阅读

• 教育分析项目帮助马里斯特，学生的成绩

  联邦监管机构威胁要打击表现不佳的大学。圣母学院(Marist College)正在使用分析学来帮助学生取得成功，并确保它不在政府榜单上。继续阅读

• 时间数据现实：在BI中，时间是本质

  为了充分了解他们的分析数据，组织需要将时间数据能力纳入数据仓库和商业智能系统，顾问巴里德林说。继续阅读

• 需要平衡大数据量和分析需求

  实现大数据分析应用程序的许多企业关注其数据集的大小，当它们应该真正关注的是它们是否具有正确的数据。继续阅读

• 社交媒体的情绪分析有助于投资者押注债券

  基于社交媒体数据的情感分析可能会令人棘手的推迟，但资本市场交流正在使用它，为企业债券市场提供对投资管理人员的见解。继续阅读

• 管理大数据:企业犯的两个最大错误

  这本书的作者Keith B. Carter说，许多公司在进行大数据分析时，事先没有进行适当的规划，这让他们的工作失败了。继续阅读

• 声音者教练在体育分析方面遥遥领先

  西雅图探测器健身教练正在将体育分析带入未知的领土，并沿途得分一些大胜利。继续阅读

• 正确地为业务用户设计一个业务智能系统

  Rick Sherman解释了如何在规划和设计BI系统时避免常见错误，称不同企业用户的不同需求必须是前沿和中心。继续阅读

• 谈话数据播客:预测建模技术

  预测建模不仅仅是数学问题。这个谈话的数据播客从业务和技术的角度看此。继续阅读

• BI体系结构需要扩展来满足新的分析需求

  Claudia Imhoff和Colin White概述了一个用于容纳现有数据仓库和新技术的商业智能环境。继续阅读

• R语言非常适合于分析数据的采样和操作

  分析专家Mark Whitehorn解释了R的优势，以及如何确定开源编程语言是否符合您的分析目的。继续阅读

• 为分析项目经理准备的大数据实施清单

  咨询师里克·谢尔曼(Rick Sherman)详细介绍了组织应该采取的一系列步骤，让他们的大数据分析程序走上正确的道路。继续阅读

• 企业寻求大数据安全问题的技术解决方案

  越来越多的大数据分析应用程序的采用使数据安全挑战复杂化，并产生了对新的安全策略的需求。继续阅读

• BI仪表板需要数据可视化的度量方法

  在商业智能仪表板中使用过于花哨的图形会让用户感到困惑，并使数据可视化程序走上错误的道路。继续阅读

• 从头开始快速构建分析基础设施的技巧

  从薄空气中创建分析架构可能看起来像是一个艰巨的任务，但它可以帮助制造更竞争的企业。继续阅读

• 数据发现工具为营销人员提供了新的机会

  大数据正在向营销人员开辟一个新的机会世界。数据发现工具可以帮助他们利用。继续阅读

• 自助分析有助于营销人员克服数据专业人士的短缺

  所有行业都很难找到足够熟练的数据工作者，但营销人员认为自助分析工具是一个潜在的解决方案。继续阅读

• 关于部署BI应用程序和系统的六个误解

  错误的项目管理假设会限制商业智能工具的有效性。不要让他们降低你的商业智能投资回报。继续阅读

• 可口可乐克服了抓住双人机会的挑战

  可口可乐公司明白，分析的挑战是可以克服的，团队的方式可以帮助企业利用商业智能的机会。继续阅读

• 协作是商业智能工具实现的关键

  业务单位和IT部门并不总是在同一页面上，但是为了成功地实现业务智能工具，它们需要保持一致。继续阅读

• 在规划一个分析性大数据架构时需要权衡的四个因素

  顾问Lyndsay Wise详细信息四个关键要素在规划大数据基础架构时要考虑，以确保它将支持您的分析需求。继续阅读

• 没有更多的快捷方式：声音数据质量策略必须为双人成功

  在过去，公司可能会使没有建立数据质量努力进入商业智能计划。现在不太可能。继续阅读

• BI架构师有新的选择来满足不断增长的数据和分析需求

  设计一个能够满足BI用户不断扩大的需求的商业智能体系结构是一项寻找正确工具组合的练习。继续阅读

• 社交媒体分析工具提供了客户洞察，但需要谨慎

  虽然分析社交媒体数据可以得到有价值的信息，但顾问们警告说，这一过程仍然是一门复杂而不精确的科学。继续阅读

• 数据质量问题仍然困扰着数据分析项目

  继续阅读

• 如何利用Agile Bi帮助您的BI架构

  了解如何利用敏捷BI来帮助您的业务智能体系结构。找出为什么应该将BI体系结构分为两类——数据集成和BI应用程序。继续阅读

• 客户数据您应该为您的客户分析程序收集

  根据客户数据分析专家Richard Snow的说法，您可以收集的每一个客户数据对您的客户分析程序都可能很重要。找到原因。继续阅读

• 最有效的Excel表格管理BI, CPM

  在组织中获得关于BI和CPM项目的适当Excel电子表格管理的建议。在商业分析应该用于业务分析时，了解电子表格 - 而不是。继续阅读

• 您的公司是否适用于社交媒体分析？

  是否有些公司已经准备好从社交媒体分析中获得比其他公司更多的利用?找出并了解社交媒体分析策略与商业智能策略的比较。继续阅读

• 关于如何在商业智能项目中正确使用Excel的提示

  了解如何正确地将Excel用于商业智能项目，包括关于治理和保护数据源以及将数据治理流程置于适当位置的建议。继续阅读

• 调查：数据质量差最常见的商业智能问题

  据BI调查9显示，糟糕的数据质量是企业和成功的商业智能部署之间最常见的障碍。继续阅读

• 成功的商业智能(BI)体系结构的七个方面

  知道什么是成功的商业智能（BI）架构可以帮助您规划和扩展当前的BI系统。了解您的BI架构应包括什么。继续阅读

• 是否存在用户友好的专用BI查询工具?

  你能找到一个用于特殊查询的用户友好的BI工具吗?请阅读BI专家对特殊查询工具需求和商业智能供应商销售的BI软件的看法。继续阅读

• 改进客户数据分析:使用指标和技术的技巧

  获取利用客户数据分析的专家提示，并阅读一些公司犯过的常见错误示例，包括一个分析案例研究。继续阅读

• 通过分析挖掘客户数据的价值

  了解客户数据分析如何帮助组织提高客户体验，服务和销售 - 以及今天客户数据分析的更多信息。继续阅读

• 理解操作报告和数据仓库

  运营报告应该从数据仓库中出来吗？获得专家的拍摄，并了解操作系统，决策支持和趋势分析之间的关系。继续阅读

• 如何创建企业信息管理(EIM)战略

  创建企业信息管理（EIM）策略的最佳方式是什么？获得最佳实践建议，并了解EIM路线图对于成功的EIM计划至关重要。继续阅读

• 在零售中使用商业智能和分析的趋势和技巧

  阅读关于零售业的商业智能趋势，获取使用BI和Analytics技术的提示，与零售商的实际示例。继续阅读

• 有效仪表板设计的真实例子

  浏览这些优化仪表板的例子从BITadvisors, Inc.，包括战略，战术和操作仪表板的例子。了解如何鼓励仪表板中的交互性，以及如何设置仪表板。继续阅读

• 有效仪表板设计的十个关键要素

  了解为什么关注业务需求(包括当前数据和关键性能指标)是鼓励仪表板可用性的有效设计策略。继续阅读

• 企业信息管理（EIM）的定义

  什么是企业信息管理?获取企业信息管理(EIM)定义，了解EIM系统可以做什么，以及EIM战略如何解决数据集成挑战。继续阅读

• 如何从BI用户那里收集商业智能报告需求

  通过专家提出的6个问题从biend用户那里收集商业智能报告需求。了解您是否应该在商业智能(BI)项目的评估过程中使用报告需求模板。继续阅读

• 学习商业智能(BI)的最快方法

  了解如何学习商业智能（BI），获取商业智能培训并发现为什么分析是本BI提示中营销努力的关键。继续阅读

• 研究不同的数据访问方法:OLAP和数据挖掘

  了解不同类型的数据访问方法，包括OLAP和数据挖掘，了解有关使用查询语言访问数据仓库和SQL和OLAP在访问数据中的角色。继续阅读

• 为BI整合项目制作业务案例

  在我们的电子书中管理商业智能（BI）合并项目的本文中，查找企业购买和建立BI Consolidation的业务案例的提示。继续阅读

• 如何决定是否是BI合并的时间

  据专家介绍，对于组织来考虑合并BI系统，这是重要的。获取关于何时考虑商业智能合并以及如何在组织接近整合的何时何时考虑何时何时考虑何时何时考虑何时进行建议。继续阅读

• 成功整合商业智能系统的提示

  最近由波士顿的Forrester研究的研究，接近80％的公司被调查说，他们使用三个或更多的商业智能（BI）产品。根据专家，对于组织来考虑合并BI系统，这是重要的，但是......继续阅读

• 商业智能提示（BI）需求采集过程

  在BI评估项目的早期阶段获得商业智能(BI)需求收集的提示。学习如何使流程顺利运行，并从供应商那里获得所有必要的输入，以便做出正确的决策。继续阅读

• 建立更好的商业情报简历提示

  据商业智能(BI)职业专家称，要得到这份工作，你需要一份专业的、能说话的BI简历。继续阅读

• 商业智能团队应该向谁报告?

  了解商业智能（BI）团队应向其报告哪个部门 - 以及为什么 - 来自BI专家。继续阅读

• MBA会帮助我的商业智力吗？

  看看MBA对商业智能(BI)职业生涯是否有价值。继续阅读

• 数据挖掘在垂直行业中使用

  获取数据挖掘如何在垂直行业(如零售、制造业、医疗保健、金融和电信)中使用的示例。继续阅读

• 商业智能工具需要数据仓库吗?

  根据一位专家，学习为什么Business Intelligence工具和数据集成流程最适合通过数据仓库支持数据仓库。继续阅读

• 从财务背景开始商业智能职业

  学习各种商业智能职业选择，为经济分析师经验提供专业人士。据BI专家称，这可能并不是难以使过渡。继续阅读

• 数据仓库，数据挖掘和数据查询：术语和定义

  了解数据仓库、数据挖掘和数据查询之间的区别。继续阅读

• 通过Web开发的商业智能职业

  了解为什么通过获得Web开发经验，可以启动商业智能职业生涯。继续阅读

• 医疗保健行业中的数据挖掘

  根据我们的分析专家William McKnight的介绍，了解数据挖掘在医疗保健行业的优势。继续阅读

• 数据挖掘工具:实现的优点和缺点

  了解数据挖掘工具和实施数据挖掘技术的优缺点。继续阅读

• 商业智能安全考虑因素

  商业智能安全有两个主要组件:访问和分析。在考虑BI安全程序时，请阅读我们的专家建议采取的商业智能安全措施。继续阅读

• 商业智能设备:颠覆性技术还是分散注意力?

  Rick Sherman在数据仓库（DW）市场中讨论了商业智能电器的出现和再生竞争压力。继续阅读

• 商业智能软件：业务对象与SAS

  了解业务对象的业务智能软件和SAS之间的差异。继续阅读

• 商业智能系统:数据影子系统的优缺点

  Rick Sherman权衡了数据影子系统作为解决业务集团/IT信息差距的利弊。继续阅读

• 通过开放式集线器服务使用SAP BW的数据提取

  从SAP BW和BI专家Jay Narayanan了解SAP BW通过开放枢纽服务进行数据提取。继续阅读

• 我需要bex分析仪和sapgui访问SAP BW系统和报告吗？

  Peter Scott，BW Expert，根据用户角色和响应，建议新的BW用户在Windows上访问SAP BW系统的方法。继续阅读