在BI系统中,分解分析是结合结构分析与因素分析的一种可视化的数据分析方法,它可通过用户交互式的分析操作过程,构造出树形的分解结构,并结合80/20原理图来展现因子的数据分布情况。
在传统行业的企业里,虽然对在管理与经营决策中应用数据分析手段越来越受到重视,但是与互联网公司相比,传统企业数据分析应用的深度和效果还远远不够。那么数据分析到底缺少什么呢?
据统计,从人类文明开始到2003年,人类共创造了5TB(兆亿字节)的信息。现在,同样的数据量仅需两天就能够被创造出来,且速度仍在加快。
我们需要清楚:什么样的数据应被保存。如果从整体性出发,数据采集和存贮算不上大数据,对海量数据进行分析计算之后的结果才有实际价值。这亦是大数据的价值所在。
随着大数据的发展,大数据分析也已经应用到各个领域,大数据分析主要有三种类型,而这三种类型的背后也隐藏着不为人知的隐患,这些隐患是不容忽视的,亟需要彻底解决。
随着企业开始利用大数据,我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益。大多数企业和社会都会受到大数据分析的影响,但大数据是究竟是如何帮助增加价值呢?
如何在海量的数据中洞察每一个客户,并精准预测他们的需求?昨日,在天府峰会第二场主题对话中,多位来自金融行业的领军人物共同探讨 “大数据时代中企业变革”。
实时数据分析就是技术界传说中的大王乌贼:确实有公司在做实时数据分析,却难觅其踪迹。
云计算、物联网、社交网络等新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长,大数据时代已正式到来。
大数据并不一定意味着好数据。随着越来越多专家对这一结论的肯定,我们应该意识到大数据本身并不能主动带来准确的分析结果。如果数据本身并不完整,那将会为我们带来什么呢?