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翻譯 Qlik Sense助力企業(yè)完成完美數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策

節(jié)日將至,圣誕老人又快準(zhǔn)備好給全世界的孩子送玩具了! 但是,圣誕老人是如何經(jīng)營(yíng)這樣一個(gè)龐大的企業(yè),并不斷擴(kuò)大規(guī)模以滿足每年的全球需求呢?當(dāng)然是在Qlik Sense的幫助下! 從供應(yīng)鏈到運(yùn)營(yíng)再到配送,圣誕老人使用Qlik Sense使其組織的各個(gè)方面都能做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

2020-12-24 09:39:28.897
原創(chuàng) 數(shù)據(jù)分析師是時(shí)候拋棄Excel了!BI工具它不香嗎?

相信做數(shù)據(jù)分析的人都知道Excel,甚至于有可能離不開它,但是使用Excel的數(shù)據(jù)分析師都知道Excel存在很多問題,不是最好的數(shù)據(jù)分析工具,本文就向大家介紹更好的的數(shù)據(jù)分析工具——BI。

2020-12-22 10:28:11.987
原創(chuàng) 與數(shù)俱進(jìn) 智遠(yuǎn)流長(zhǎng) | 2020 Qlik數(shù)據(jù)集成與分析用戶論壇回顧

2020年12月11日,由Qlik主辦的“2020 Qlik數(shù)據(jù)集成與分析用戶論壇”在北京瑰麗酒店隆重召開。來自各大行業(yè)的IT技術(shù)、業(yè)務(wù)及管理人士與會(huì),現(xiàn)場(chǎng)座無虛席。

2020-12-16 14:44:39.450
翻譯 Qlik擴(kuò)展與AWS的合作,Qlik Sense企業(yè)級(jí)SaaS亮相于AWS市場(chǎng)

AWS高級(jí)技術(shù)合作伙伴看到日益增長(zhǎng)的市場(chǎng)需求,將Qlik的數(shù)據(jù)集成和基于SaaS的分析與AWS相結(jié)合,提高數(shù)據(jù)的使用和價(jià)值。

2020-12-11 11:31:06.993
原創(chuàng) 數(shù)據(jù)湖真的已經(jīng)沒落了嗎?

就在不久前,整個(gè)數(shù)據(jù)世界還在沸沸揚(yáng)揚(yáng)地討論如何創(chuàng)建集中式數(shù)據(jù)存儲(chǔ),以最大限度地提高數(shù)據(jù)的可用性,從而達(dá)到高級(jí)分析的目的。博客們大聲疾呼反對(duì)數(shù)據(jù)湖,支持組織良好的數(shù)據(jù)庫,開源社區(qū)團(tuán)結(jié)在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)周圍,大數(shù)據(jù)技術(shù)飛速發(fā)展。本文就這個(gè)狀況回顧一下推動(dòng)數(shù)據(jù)湖采用的一些假設(shè),并注意一下這些假設(shè)的穩(wěn)定性。

2020-12-03 11:13:27.727
原創(chuàng) 利用Qlik Sense對(duì)話式分析提供更多洞察力

自然語言處理是當(dāng)今BI領(lǐng)域的領(lǐng)先趨勢(shì)之一,支持基于搜索的交互和完全對(duì)話式分析。通過對(duì)話式分析,更多的人--尤其是不太復(fù)雜的用戶--可以接受使用自然語言的分析,讓他們以更快、更簡(jiǎn)單的方式對(duì)數(shù)據(jù)提出問題,獲得洞察力,并做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

2020-12-02 10:23:36.640
原創(chuàng) 如何使用 Qlik 自動(dòng)化 Google BigQuery?

Google BigQuery是一個(gè)具有成本效益、高度可擴(kuò)展的無服務(wù)器數(shù)據(jù)倉庫,專為業(yè)務(wù)敏捷性而設(shè)計(jì)。該平臺(tái)管理所有的資源,自動(dòng)擴(kuò)展并高度可用。因此,倉庫管理員不必花時(shí)間做典型的實(shí)施決策,如CPU大小或最大存儲(chǔ)分配。

2020-12-01 10:16:36.190
原創(chuàng) 設(shè)計(jì)NBS視覺詞匯:幫助Qlik成為人們?nèi)粘5腂I工具

任何人都可以制作圖表,但是正確的圖表是什么?對(duì)于BI從業(yè)人員來說,這是一個(gè)日常問題,自2016年發(fā)布以來,許多人一直在使用廣受贊譽(yù)的FT視覺詞匯來回答這個(gè)問題。

2020-11-25 10:36:59.433
原創(chuàng) 看完本文你就知道在數(shù)據(jù)管道中到底使用ETL還是ELT!

相信接觸數(shù)據(jù)管道的公司都很困惑到底應(yīng)該選擇ETL還是ELT?有人認(rèn)為ELT可以根據(jù)數(shù)據(jù)的分布情況進(jìn)行并行處理優(yōu)化,它更好;也有人認(rèn)為ETL可以分擔(dān)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的負(fù)載,可采用單獨(dú)的硬件服務(wù)器部署,所以它更好,到底誰好一直爭(zhēng)論不休,那么希望看完本文能平息這一爭(zhēng)端。

2020-11-23 11:01:25.047
原創(chuàng) 如果BI沒有數(shù)據(jù)倉庫,是否可以從數(shù)據(jù)中獲得有用的見解?

任何曾經(jīng)從事數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目工作的人都知道,這可能是一項(xiàng)艱巨的工作,需要數(shù)年的時(shí)間才能完成,并花費(fèi)數(shù)百萬美元。所以總是有人希望能夠解決數(shù)據(jù)倉庫的問題,Qlik就應(yīng)運(yùn)而生,它最大功能之一就是無需數(shù)據(jù)倉庫即可將多個(gè)不同的數(shù)據(jù)源整合在一起。

2020-11-20 10:17:39.020
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