聊聊功能优先级的制定——基础篇
目前常见的优先级排序主要是艾森豪威尔矩阵,今天我们深入来聊聊怎么在日常优先级排期中使用艾森豪威尔矩阵的思想。艾森豪威尔矩阵是以美国总统德怀特-大卫-艾森豪威尔的名字命名,这个优先级框架将帮助你按照重要性和紧急性来开展你的任务和行动。
从物理读突增的复杂分析路径谈起
物理读与逻辑读的概念在很多数据库中都存在,我们今天以Oracle数据库为例,来探讨一下这个问题,其他数据库的诊断路径有些类似。
国家网信办:国内数据共享与数据市场建设仍处于分散探索阶段
自从数据被作为生产要素参与分配后,我国在不断加快探索构建数据基础制度。
数据分析师如何写一篇“有用”的分析报告
很多数据分析师会陷入业务方无休止的取数需求中,很可能是没什么作用就看看的临时取数;也会有无穷无尽的报表需求,但是产出的报表很可能看过一次之后被丢弃在一旁。
企业内部科技公司日常运营管理怎么做?
科技公司负责人一定要在内部管理、技术管理、业务管理、运维管理几个方面进行精细化运营。
数据治理:走出数据孤岛
在构建数据驱动型组织的道路上,数据孤岛已成为释放数据价值的关键障碍,主要表现在数据整合与治理、组织运营、数字创新等各个层面。
经验篇:对商业分析的一些思考和感悟
最近也越来越喜欢Dambisa Moyo的这句话:"The best time to plant a tree was 10 years ago. The second best time is now."
运营商数据库选型有哪些需求?
电信行业是国产数据库品牌非常关注的市场,根据中国信通院统计分析,各行业的数据库服务市场份额比例分别为金融 22.3%、电信 18.9%,电信行业位列第二,该行业也是数据库市场的一大桥头堡,是数据库产品综合能力的试金石。
数字化转型从知己知彼开始
当前大部分传统企业做数字化转型都是盲目的,贪 “功”冒进,过于轻“敌”,这里的“功”就是成果、效果;而这里的“敌”也非敌人,而是难度、阻力,所以企业负责人要以战略的思维做数字化转型,首先要学会知己知彼。
分布式数据库怎样才能叫好又卖座
这些年分布式数据库的热度很高,大家都在谈分布式数据库,很多人认为未来的数据库必须是分布式的,甚至金融行业在一个行业标准里把数据库类型规定为核心系统必须用分布式数据库。不过在实际的应用场景上看,实际应用环境中,集中式数据库还是用得比较多
深入解读Gartner 2022年《分析与BI平台魔力象限》报告
整体来看,本次报告在供应商入选和移除标准、象限归属及位置、荣誉提及名单、关键能力与市场趋势等方面都有更新,但更新幅度不大。
数据湖与数据仓库的根本区别,在于前者是“市场经济”,而后者是“计划经济”
很多同学跟我一样,对于数据湖充满好奇,也许还读了不少数据湖文章,有不觉明历的,也有认为是概念炒作的,但无论别人怎么说,你还是会觉得难以把握数据湖的本质。
数据要素治理研究报告(2022)
近日,抖音集团数据与隐私法务团队联合清华大学数据治理研究中心共同发布了《全球数据要素治理研究报告》。报告以数据要素治理实践水平较高的欧盟、美国、中国为对象,系统比较三者在数据确权和隐私保护、数据跨境流动、互联网平台反垄断、数字税、人工智能伦理五个领域治理实践的异同
数据治理总是诉诸理性而非利益,这很危险!
虽然数据治理最终靠的是文化,但起步的时候,还是要多诉诸利益。下面给出了基于利益驱动来解决数据治理十大问题的方法(仅是示例),供你参考,注意这里的主角是企业数据管理者。
7月数据库圈值得关注的事 | 2022
本月,IDC发布《中国区块链BaaS市场份额,2021》,2021年中国BaaS市场实现1 .88亿美元的市场规模;赛迪顾问发布《湖仓一体技术研究报告》;人社部公布“数据库运行管理员”成新职业;滴普科技完成B+轮融资;亚信科技发布AntDB数据库7.0;阿里云发布《升舱-数据仓库升级交付标准化》白皮书……
数据库圈周盘点:数据库运行管理员成新职业;数据库公司Neon获新融资
本周,工信部发布2022年上半年软件业经济运行情况,上半年,我国软件业务收入46266亿元,同比增长10.9%;近日人社部公布“数据库运行管理员”成新职业;数据库公司Neon获3000万美元融资;NebulaGraph 社区版v3.2.0 发布……
数据科学的历史,从洞穴壁画到大数据
人类的天性是想让他们周围的世界变得有意义。这导致人类早在史前时代就试图以数据为中心来组织事物和思考。
如何利用数据可视化和分析来获得实时洞察?
很明显,现代企业需要对交易、互动和分析进行运营处理,以满足当今全球客户不断变化的需求。通过利用分析和数据可视化,企业可以通过连接独立变量之间的点来识别关系中的相关性,使用户能够做出更具战略性的商业决策,以改善客户体验。
非结构化数据怎么盘点?
现在我们叫“非结构化数据”,其实之前早就有,叫“档案数据”。对应的组织叫做“档案馆”。
轻量&聚焦:精益数据治理实践——以客户数据治理为例
俗话说“巧妇难为无米之炊”,但对于数据人员,更可怕地恐怕是“巧妇难为糟米之炊”。