研究表明，大数据分析正在重新定义人们在21世纪的零售供应链管理方法。

2020-12-25 10:27:18.487

每一个企业组织，无论大小，都需要有价值的数据和洞察力。当涉及到了解你的目标受众和客户的喜好时，大数据扮演着非常重要的角色。它甚至可以帮助你预测他们的需求。正确的数据需要得到有效的呈现和正确的分析，它可以帮助企业组织实现各种目标。

2020-12-23 10:25:36.623

每个从事数据工作的人都有不同的检索数据的方法，这取决于他们想如何使用数据。SQL旨在为我们提供一种借助工具提取任何格式数据的方法，比如SQL子串函数。这个函数使我们能够从一个字符串中提取特定的字符。

2020-12-21 10:25:08.917

据一些人估计，训练一个人工智能模型所产生的碳排放，相当于制造和驾驶五辆汽车在其一生中所需要的碳排放。本文作者是一名研究和开发AI模型的研究人员，对AI研究中暴涨的能源和财务成本非常熟悉。为什么AI模型会变得如此耗电，与传统的数据中心计算有什么不同？本文将会探讨一下。

2020-12-17 15:28:31.300

在实际应用中，大多数时候都需要从多个表中获取数据，以检索有用的信息。SQL提供了几个工具来完成这个任务，其中一个工具是SQL UNION操作符。这用于合并对不同表的列执行的两个选择命令的结果。

2020-12-17 13:48:03.760

低质量的数据会削弱一个组织的竞争地位，破坏关键的业务目标。

2020-12-16 13:51:03.830

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

数据仓库项目是高度复杂的，从根本上讲是有风险的。在众多任务中，领导数据仓库团队的项目经理必须识别所有数据质量风险。这个过程的主要目标是记录与项目风险有关的基本信息。本文主要介绍如何避免其他数据仓库和BI项目所经历的以下四个常见错误，以便成功规划和实施新功能和能力。

2020-12-14 15:23:32.637

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

当今世界产生的数据量比以往任何时候都要庞大。IDC预测，到2025年，全球数据量将达到175zettabytes。管理这样的数据量为企业提供了提供增强业务服务的能力。然而，它需要包容性的知识和熟练的大数据分析能力。Python编程语言提供了大量的库来处理大数据。得益于Python的易读性和统计分析能力，Python在数据科学、人工智能、机器学习和深度学习中应用最为广泛。

2020-12-09 10:04:53.313