DataHunter与Kyligence达成战略合作，提供一站式大数据解决方案
近日，DataHunter与 Kyligence 联合宣布，双方达成战略合作。作为合作的第一步，DataHunter 旗下的数据分析平台 Data Analytics 与人工智能增强型数据分析平台Kyligence Enterprise完成产品认证测试，这也代表 这两个产品的技术连通性与产品兼容性得到了充分验证 。在认证通过之后，DataHunter将与Kyligence强强联合， 为企业级用户提供经过严格验证的一站式端到端大数据解决方案。 Kyligence是领先的大数据分析技术及解决方案供应商，其核心产品 Kyligence Enterprise 是一个基于Apache
数据分析应该向云端迁移，还是保留在本地？
在企业纷纷 上云 ，实现业务云化的大背景下，将数据分析业务迁移到云端成为一种流行的趋势。 但是，这个过程并非一蹴而就，企业需要考虑许多问题，例如检查现有的分析流程、选择正确的云计算工具、确保数据质量等，而且必须制定一套行之有效的云化策略。 与基于本地的数据分析相比， 将数据分析迁移到云端最大的优势在于，其更加的敏捷与灵活 。由于数据分析负载可以集中在位于后端的数据中心，用户一般不需要下载臃肿的客户端，也不用做一些复杂的本地配置以及优化，只需要通过连接到云端的网络，就能够在几乎任何可以运行Web应用的终端上进行数据分析。 基于云端的数据分析也让数据分析的门槛得到了显著降低 。
数据分析应该向云端迁移，还是保留在本地
在企业纷纷“上云”，实现业务云化的大背景下，将数据分析业务迁移到云端成为一种流行的趋势。但是，这个过程并非一蹴而就，企业需要考虑许多问题，例如检查现有的分析流程、选择正确的云计算工具、确保数据质量等，而且必须制定一套行之有效的云化策略。
避坑指南：数据分析中这些常见错误你犯了几个
数据分析是一项科学、严谨的工作，分析结果常被作为企业决策的重要指导，因此必须确保分析结果的可靠性。 然而，在进行数据分析时工作人员很容易犯一些常见错误，导致分析结果不准确，为企业决策带来失误。 今天小编就来盘点一下数据分析中的常见错误，希望大家能够及时规避。 1、分析目标不明确 海量的数据其实并不能产生海量的财富，许多数据分析人员由于没有制定清晰的分析目标，常常在海量数据中混乱，要么是收集了错误的数据，要么收集的数据不够完整，这会导致数据分析的结果不够准确。 但如果一开始就锁定了目标，你究竟要分析什么？ 再以结果为导向去思考，你就会知道需要用什么样的数据去支撑你的分析？ 从
掌握这25条小贴士，快速提升数据可视化能力！
可视化不是单纯的数据展示，其真正价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示。设计过程中的每一个选择，最终都应落地于读者的体验，而非设计者个人。
打破数据孤岛，DataHunter如何实现互联网业务的敏捷数据分析
在近几年，互联网业务实现了快速发展，很多传统企业开始向互联网转型。 但是，随着互联网业务的引入，企业内部的业务系统以及业务数据出现了爆炸式的增长， 这些业务系统由于建设的时间、类型、品牌各不相同，并不能很好打通，导致出现数据孤岛的现象 ，无法为数据分析提供充分的数据来源，对于业务的支撑也就无法谈起。 为了帮助互联网企业以及正在向互联网转型的传统企业开展数据治理策略，进行敏捷的数据分析， DataHunter 提供了覆盖数据利用全生命周期的解决方案，可以帮助企业将各个孤立系统的数据进行统一地采集、整合、清洗 ，并通过 Data Analytics 数据分析平台 搭建敏捷的BI
终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了！
故事里面三个角色：兼具经济效益与情怀的云计算；努力把信息变为智慧的大数据；模拟人类大脑工作方式，学会推理的人工智能。三个从出身开始就注定“量子纠缠”的伙伴，他们之间相亲相爱，相辅相成的跌宕故事，献给非专业技术背景，但是需要了解行业的你。
如何做好网站数据分析
说到网站，每个网站都有自己存在的目的和意义。对于一个企业的网站，大多数企业的网站都有很重要的功能或作用，除政府和公益类网站之外，大部分网站存在的目的都是为了盈利或为盈利创造条件。那么如何让这样的战略目的得以顺利实施？首先要做的就是熟悉并分析你自己网站的数据。
企业如何提升数据质量，实现业务增长
数据是企业最具价值的资产之一，而数据质量则直接影响数据的产出和数据价值的高低。因此，数据质量的管理对于企业决策、战略水平和业绩提升至关重要。今天我们就来聊一聊企业如何评估和提升数据质量。
如何防止数据湖变成“沼泽”？这里有几个基本步骤
在当前BI或者其它数据分析项目的建设过程中，一个普遍趋势是实现数据仓库向数据湖的转变，即 把数据或信息汇集到一个结合处理速度和存储空间的大数据系统 ，例如Hadoop集群或内存解决方案，这样数据可能同时包括结构化数据和非结构化数据。 尽管数据湖具有很大的前景，但由于缺乏可治理性，近年来数据湖发展还是受到了许多制约。 在之前的文章里，我们介绍了数据湖的相关知识，商业和技术领导者也一直期待着数据湖可以改变他们利用数据的方式，并通过数据湖来轻松存储更多数据。 但是，他们普遍面临一个基本的挑战，那就是如何利用并维护数据湖，来推动业务决策。 以下是企业可以采取的四个步骤： 1. 对企
那些牛人的结构化思维是如何炼成的？
如果我们在解决问题、面临选择以及与人沟通的时候，能够找到一个结构，将所有的碎片信息放进去，就能够大大减轻大脑的负担，更容易地解决问题。而这，就是所谓的“结构化思维”。
如何11步转行数据科学家 (适用数据员/ MIS / BI分析师)
数据科学作为一个专业领域迅速崛起，吸引了来自各种职业背景的人。工程师、计算机科学家、市场和金融毕业生、分析师、人力资源人员——每个人都想尝一块 “数据科学馅饼”。