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目前，外界与业内很多人对于数据中台的理解存在误区，一直只是在强调技术的作用。为了统一大家的认知，更加清晰的认识数据中台出现的意义。本文将从数据平台进化演变的角度，对数据中台进行深入的介绍。  前   言在大数据时代，凡是AI类项目的落地，都需要具备数据、算法、场景、计算力四个基本元素，缺一不可。处理大数据已经不能仅仅依靠计算力就能够解决问题，计算力只是核心的

我是一枚工作10年的IT老兵，目前就职于北京互金行业某公司BI工程师岗位。初入社会，二十出头的我带着一身学生的稚气，对工作、职业规划、社交关系一无所知，只知道自己迫切想要找到一份工作，要干一番事业，但又不知道自己到底能干什么，应该干什么，找起工作来像个无头苍蝇，到处乱投简历。没有目标的行动果然是失败的，很长一段时间我都没有找到工作，后来家里人托亲戚朋友帮我在北京找了一份工作，也不知道工作内容具体是

最近刷手机，看到了2020年的中国胡润百富榜，马爸爸毫无疑问地以4000亿身家位居榜首，马化腾以3900亿位居第二。前十名还有大家耳熟能详的网易、拼多多等大型的互联网、电商等科技公司，果然这个时代已然到新型的移动互联网和新零售经济时代。双马资产加起来将近8000亿了，果然这个世界百分之80的财富都掌握在20%的人手中，按照我一年的薪资算，大概在榜上排个13亿吧，就算转世再轮几遍，我的个人资产也不及

“Excel在过去、现在和未来都是一个无比优秀和天才的工具，无数虔诚的信徒将其奉为唯一的法门，而我却并不在其中了。”作为一个接触excel已经有10余年的老数据分析师，曾经靠着我精湛的Excel技能在职场打下一片天，Excel 成就了我早期的数据分析生涯，但却也给我带来很多痛苦：一旦超过10万的数据量、或者函数、逻辑复杂一些，Excel绝对能卡到怀疑人生；想要实现数据的分析和清洗，不得不依靠各种函

看见一个问题：我刷知乎不多，但是也有这个感觉：211凑合，985一般，清北还行。常青藤，勉强入眼，年薪百万算个屁，月入千万有点低。好吧，我不知道是谁飘了，我只知道随便敲敲键盘确实很简单。其实也不单单是知乎，现在的很多平台如头条、抖音，都有一种夸大和焦虑的氛围，这让很多人就产生一种错觉：我是不是很失败？我通过python获取了一些数据，然后以可视化的形式对头条用户进行展开分析，来看看真实情况是不是和

不知不觉，2020年就剩下不到一个月的时间，这最后一个月里，你即将查收支付宝年度账单，网易云年度歌单，淘宝年度购物总结......当然，随之而来的还有你的年终总结deadline在疫情的笼罩下，今年的年终来得比以往更早一些，市场收紧，年末寒冬，想必办公室里的各位都市丽人，青年才俊已经开始为年终总结挠秃了头。怎么样写一份精美的年终总结报告，充分展现自己一年的功劳，让老板多给点年终奖金呢？今天我就为大

今天有个好朋友，和我说他的30岁，啥也没有，过的很失败。我在安慰之余，有一些感触：30岁好像是一个槛，之前可以随意做自己，过了这个数字，就好像是为了活在别人的期待里。现在很多人讲求急功近利，被那种“人均985，年薪百万”的氛围所迷惑了，搜索30岁这个关键词，可以发现更多的是收入、无力、压力等字眼：你好，30岁，可现实真的好吗？我们就从收入的角度，看看30岁的人到底能拿多少？先看一下这份分布统计：按

小时候总想着成为有用的人，长大后发现，能做个普通人就很好了。回首过去，30岁的你，现在过着怎么样的人生？我们今天不吹，没有知乎那种人均985，刚下飞机，年薪百万的情况，就看看大多数的人，无论学历高低，30岁到底是怎么样的。先来看一个不完全基本统计吧：其实大家应该也能猜到，那种年薪百万的基本上也是少数，身边月入2-3万的人就已经算厉害的了，或许键盘敲起来才觉得一切都那么平常，扯远了。接下来，我想通过

每到月底季度底都是数据报告汇报的高峰期，各种部门数据的汇总报告、监控报告、经营报告。不知道大家是怎样做这类数据报告的。在我还是统计员（俗称表哥）的时候，用的多为Excel。、每到时间节点就各种催数据、汇总、然后做报表。汇报的时候总要熬个两天夜做PPT，回头会议上分发。但汇报反馈总是平平，报告在各领导面前总是过眼云烟，提不出有用的建议，久而久之这项工作也就不了了之了。事后我了解分析，很大一部分原因是

最近，某家公司被讨论的沸沸扬扬：上一个被如此讨论的还是某个带颜色的自行车，结果大家也知道了，维稳而已。不知道大家有没有听过一个段子，入职3天，公司倒闭了，由此，我想到了一个话题：如果可以提前知道什么样的公司会被淘汰，哪些因素会使员工离职，是不是能起到一些帮助？这也就是我们所说的人力数据分析，只不过扩大到了另一个层面。我们通过收集到相关的数据，然后做出可视化，就可以得到结果了。一、数据来源根据各大数

调研发现，很多人对BI的理解侧重于数据的分析和展示，BI更多地被等同于数据分析与数据可视化。因此在大多数企业中，BI更多地是指分析和前端展示工具，而不是一个完整的体系。《商业智能白皮书》对商业智能BI工具的定义：以数据可视化和分析技术为主，具备一定的数据连接和处理能力的软件工具，使用者能通过可视化的界面快速制作多种类型的数据报表、图形图表。按照技术发展和对用户需求的响应，当前BI工具可以分为报表式

1个工具，50多种图表，快速开发场景化数字大屏，各行业都能用

很多企业在做BI项目时，一开始的目标都是想通过梳理管理逻辑，帮助企业搭建可视化管理模型与深化管理的精细度，及时发现企业经营管理中的问题。但在项目实施和验收时，BI却变成了报表开发项目，而报表的需求往往和个人习惯有关，一旦人员发生变动，尤其是新入职的高层，会把前公司的内容搬过来，这就需要重新开发一大堆报表。如果不从源头进行控制，被动服务模式下的IT不可能满足所有人的报表需求。接下来我们要讲的这个案例

BI进入国内已经有一些年头了，国内外IT巨头都纷纷抢滩这个领域，一些中小软件企业也涉足其中。零售、制造业、快消品、航空、金融、电信等行业都成为BI实施的重要领地。但是，说句不客气的话，大部分BI项目都是失败的，至少是问题重重，根本达不到客户的要求，数据质量、系统性能是首当其冲的主要问题。从业人员中，50%以上都严重不合格，做出来的东西质量也就可想而知。1、先说架构和设计。大部分architect看

在大数据时代，大多数行业都开始发现数据的潜在价值，对数据分析的需求越来越大。因此，商业智能给企业带来了越来越多的好处。本文就来分析BI在挖掘数据价值方面具有固有的好处。一、商业智能的概念商务智能，英语是Business Intelligence，简称BI，又称商务智能。很难对商业智能做出一个完整的定义。它是一个通称，指的是分析和处理企业中各种数据信息的软件系统。它将数据转换为知识、分析和结论，并帮

以下是一位在数据分析领域打滚了N年后的分析师写下的一些总结和体会大家可以借鉴学习！ 一、成为数据分析师有哪些要求？1、理论知识要宽泛，涉及数学、市场和技术。要求及对数据敏感，包括统计知识、市场研究、模型原理等。2、常规分析工具的使用，包括数据库、数据挖掘、统计分析工具，常用办公软...

随着企业的逐步发展，人员的增加、业态的复杂不仅对管理也对信息化的要求越来越高，甚至需要从战略角度出发，进行从上至下的全面推行。关于这个话题，某公司深有体会。面对这样的瓶颈，一方面从优化信息架构、调整IT管理模式、重视工具选型来提升信息水平；另一方面，利用BI建设管理驾驶舱，将管理要素“数据化”，协助企业战略管理。

如今，信息时代正逐步向数据时代转变，数据演变得越来越重要，它可以反映出公司的经营情况，为公司的经营和决策提供准确的参考依据。而数据平台是连接数据和企业的中间件，可以将这些数据通过一定的规格，清晰地展示给企业领导。

在Java开发的报表工具FineReport中，假如在目录下保存了几个XML文件，希望把XML文件转换为报表数据源，同时希望展示动态xml数据源的效果，这时可通过参数的方式，动态获取xml字段中的值再作为报表数据源。

对于一款软件或产品，尤其是一些企业级应用的IT软件，是不可能满足所有需求的。尤其是针对业务化的产品需求，某些个性化的需求就要进行二次开发。二次开发需要API接口，无论是什么样的开发，开发人员都需要对开发的产品大内部结构有所了解。