通过对这五个方面的管理，BI项目可以有效的规避很多常见的困难，降低项目失败的几率。
数据是企业数据中心的重要资产，获取并维护高质量数据，对高效的IT和业务运营至关重要。面对复杂度不断增加的业务数据，如何全面保证数据质量？
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互联网是大数据快速增长的巨大驱动力，它让企业能够访问来自B2B合作伙伴和供应商的门户网站、竞争对手的网站、政府基于Web的应用程序和消费者
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本文深度分析了Redis的持久化问题，什么是持久化，简单来讲就是将数据放到断电后数据不会丢失的设备中。也就是我们通常理解的硬盘上。
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BI的发展已经离不开ERP的发展。使用BI进行决策之前必须有稳定的业务系统和管理体系，反映为ERP软件和各种管理报表，只有在这个基础山，谈BI才
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有了基于ERP的数据仓库系统，就可以建立各种商务智能应用。针对企业各部门和ERP系统模块，对外可以建立供应商分析、客户分析。
内存分析为业务人员提供了一种非常强大的数据分析功能，而且不需要技术人员提供一系列的查询和创建报表支持。但是就像任何其他技术一样，内存B
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移动BI的应用，让管理决策变得更加实时、方便，越来越受到用户的青睐。
本文分析了大数据分析项目中的“最差”实践，当BI供应商乐呵呵地告诉你他们的客户已经成功部署大数据分析项目时，他们不会告诉你还有那么多失
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数据挖掘可以对数据进行自动分类和聚类，找出数据中的趋势和异常，根据这些因素来预测，在海量的数据挖掘出有价值的知识，使数据真正发挥作用
