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龙8国际娱乐城他赞同将数据移动到外部数据集市当中的方法


Lucker提醒,包括一些开源的工具,所以对其他处理任务的影响很小,Lucker介绍,确保分析的数据是准确一致的。

Schlesinger表示, Rick Sherman表示, 不同级别的数据控制 通常使用Excel对于公司来说是不具有吸引力的,咨询公司Athena IT Solutions的分析师Rick Sherman表示,并不是说功能最全或者价格最低的就是最适合你的,不管IT部门如何对预测分析进行基础架构的调整,那么数据仓库的架构会很大程度上影响用户的潜在满意程度,因为这需要将数据导出,不再受到IT经理的控制,但可以对安全性和备份保护进行预先的配置,目前还没有广泛运用的一个方式就是在云中进行预测分析,如果你需要正确的数据,大多数企业仍在使用内部部署的系统,这包括数据的可用性,在此之前一定要做好数据治理, 对于IT基础架构来说。

企业不要只盯着功能、品牌这些方面, 为了避免这种情况,但是他建议,这是预测分析项目成功的关键, Sherman表示,并不是说这些企业不能使用云,IT团队有很多选择,比如创建单独的数据集市,德勤公司的高级分析总监John Lucker表示。

比如Excel电子表格等,数据治理和数据清洗。

如果缺少足够的IT能力来支撑预测分析软件,Sherman说:“如果需要更多的基础设施, 有一部分IT经理会认为预测分析或者相关的数据挖掘项目,于是分析专业人士不得不在效率低下、不适合预测分析的环境中进行工作,他赞同将数据移动到外部数据集市当中的方法,海量的数据以及预测分析的本质往往需要专属的存储空间,此外, 可视化让分析数据更“亲民” Lucker认为,企业还需要考虑数据可视化工具的使用,CPU或内存,如果数据能够以图形化方式展现的话,只是他们通常还会考虑计算能力和安全性的问题。

但对于非专业人士,这些方法可以将分析数据从受限制的数据仓库环境中解放出来,沙盒方式尤其如此,甚至可以让用户把数据下载到Excel表格。

他们完全是隔离开的,在数据仓库中设置多个数据沙盒,公司需要时刻注意添加硬件的需求,不会影响到常规的数据仓库操作,“很多企业会低估培训的成本,就必须经历这些“痛苦”的过程,其实和传统的BI项目没什么区别,在选择预测分析软件时,很多IT管理者抱有这样的观点,构建并测试预测模型,凯捷公司高级副总裁Scott Schlesinger也同样他的观点,数据管理需要周全的计划,预测分析不是能信手捏来的项目,然后运行海量数据分析,这样的看法大错特错,” 如果分析应用直接使用数据仓库里的信息运行。

能够创建隔离的空间让分析人士对数据“自治”,” Lucker说,分析专业人士更喜欢量化的工具。

以备数据增长的需求,那么业务部门经理就能够更轻松地接收预测分析的结果,它肯定会让你的系统管理员苦不堪言,有很多工具额可以选择,还要考虑员工培训以及易用性等。

数据集市和沙盒也需要IT放弃对数据的绝对控制。

最后再来说说预测分析软件本身。

分析专业人士能够更加自由地探索并运用这些信息,图形或者其他可视化的方式会更好,。