探究数据分析平台在企业管理中的作用

数据分析作为企业运营中较为基础的工作越来越受到重视,很多企业在经营的各环节中都会产生大量数据,对数据进行深化处理后的数据分析报告对企业的运行管理与发展策略至关重要,当今社会发展形势是一切用数据说话,数据成为了衡量企业效益的重要指标。在我国科技化、现代化逐渐提高的大环境下,对数据进行高效处理的先进技术不断引进、不断开发、不断创新,很多相关理论、方法与工具纷纷出现在世人眼前,电子计算机数据处理已经逐渐成为众多企业中不可或缺的一种管理手段。本文主要根据电子计算机数据处理在企业管理中的作用进行简单的介绍。     

如何进行商品经营业绩评估

每个零售企业信息系统都会不断积累大量的数据。如何有效利用日常积累的数据，了解企业现在的状况，有针对性地提出调整方案，并对调整后的效果进行评估。这是多年来许多零售企业不断呼吁、探索的课题。     

基于大数据平台的企业画像研究综述

随着国民经济的发展,企业的数量不断增加。基于企业运营时产生的海量数据,可以利用大数据技术结合企业画像的理论来对企业进行全面分析,为企业成长、行业发展、政府监管等各方面提供可靠的数据分析。文中首先对当前国内外企业画像构建及其技术进行总结和分析,构建了基于大数据平台的企业画像标签体系模型和建模框架;然后根据企业数据的特点,结合比较热门的用户画像技术,提出了几种处理企业的数据方法;最后提出使用大数据技术处理企业数据时值得讨论的几个问题。     

企业管理系统中数据存储的可靠性探究

随着计算机应用系统的不断发展,数据量的爆炸性增长给计算机系统的性能带来了新的挑战,比如电信、银行、证券等行业,数据量大副增长,随着用户数量的不断增加,用户数据也在不断增大,大量数据需要传输和存储,产生了许多新的海量数据的系统结构。在这样的背景下,本文首先从可靠性的含义、计算分类、模型的建立等方面介绍了其基础理论,并在此基础了分析了企业管理系统中现有数据存储系统结构及问题,进而对企业管理系统中数据存储的可靠性进行了探究。     

大数据时代计算机信息处理技术分析

随着经济发展和信息处理技术的进步,我国社会发展已经进入了大数据时代,计算机网络覆盖范围不断增大,用户不断增多,很多企业开始充分运用大数据实现企业的高效管理。如何科学、合理运用计算机信息处理技术为企业服务,是当前人们研究的重点问题。基于此,主要分析了大数据时代下的计算机信息处理技术,为有关单位提供参考与借鉴。     

油气田企业数据湖的构建与应用探讨

随着大数据技术的不断发展,数据湖在企业的信息管理、决策支持、业务流程优化等方面起着越来越重要的作用。目前,油气田企业中的信息化孤岛现象严重,亟待治理。针对此问题,提出油气田企业数据湖的构建与应用方案。该方案能够为各业务板块提供数据存储环境,打破数据孤岛,为企业提供良好的数据应用生态。     

实战公司网络改造

导读 当今时代,企业信息化与企业的生命力息息相关。企业的各种业务数据应用、每一台服务器、每一台计算机不仅创造着企业的竞争力,也记录着公司的核心价值。企业的不断成长和发展也需要企业信息建设的不断健全和完善。     

基于内容的重复数据删除技术的研究

随着企业数据信息量的不断地增加,海量数据信息的存储和不断备份已经给企业的存储空间带来了巨大的存储压力;本文分析了当前主要的重复数据检测和删除技术,,并分析了其优缺点。并提出一种基于内容的重复数据删除策略。     

全球数据库技术市场发展分析

针对各个数据库厂商的发展方向和应用需求的不断扩展的现状进行分析,我们不难看出现在的数据库技术及市场在向数据仓库和电子商务两个方向不断发展。 数据仓库数据仓库技术,即是对信息系统的业务数据进行深层次的数据分析和挖掘的过程。目前,大多数企业都实现了初步的信息化,建立了相应的办公自动化系统和企业管理系统,并且在企业的实际运作中积累了大量的数据,包括产品数据、销售数据、客户数据及市场情况数据等。这些数据中的一部分是关键数据,有可能对企业的决策产生重大影响。通过商业智能系统可以负责收集、清理、管理和分析这些关键数…     

基于BLOOM FILTER过滤算法的重复数据删除技术的研究与改进

随着企业数据信息量的不断地增加,海量数据信息的存储和不断备份给企业的存储空间带来了巨大的存储压力。该文深入研究重复数据删除技术,并针对目前重复数据删除技术中存在的数据丢失及性能低等问题以及BLOOM FILTER算法流程和重复数据删除策略的分析和研究,提出了一种重复数据删除技术优化模型。测试分析表明,该优化模型实现了高效和安全的重复数据删除功能,节省了企业内部存储空问的存储成本开销。     

戴尔的智能数据管理

随着企业不断的发展,数据的管理成为至关重要和复杂的部分,所以存储解决方案可以帮助一个数据庞大的企业解决数据管理问题.     

大数据时代企业生存之管理模式创新

当下,海量数据和瞬息万变的外部环境不断冲击企业的经营模式,为以积极的态度迅速适应大数据时代,企业生存应从管理模式的创新入手,并于企业信息化建设相结合,通过对数据的掌握达到运用数据的目的。为此,本文就大数据时代下企业管理模式的创新以及传统企业管理模式存在的问题进行了阐述。     

基于MD5算法的重复数据删除技术的研究与改进

随着信息技术的快速发展,信息化已成为决定企业生存与发展的关键因素之一;然而随着企业数据信息量的不断地增加,海量数据信息的存储和不断备份已经给企业的存储空间带来了巨大的存储压力;为此,深入研究了重复数据删除技术,并针对目前重复数据删除技术中存在的数据丢失及性能低等问题以及MD5算法流程和重复数据删除策略的分析和研究,提出了一种重复数据删除技术优化模型;测试分析表明,该优化模型实现了高效和安全的重复数据删除功能,节省了企业内部存储空间的存储成本开销。     

存储虚拟化 系统自动化

企业IT应用水平的不断提高,使得企业信息系统中的数据飞速增长。为满足这种快速增长的存储需求,就需要寻求一种既可降低成本又能加强管理的存储技术。企业为了控制关键业务的大量数据,纷纷采用RAID、磁带备份和存储区域网络(SAN)等技术。随着企业所面临的访问和管理关键业务信息的挑战不断加大,找到更有效的解决方案已成为企业的必然需求。对存储管理而言,虚拟化是一种最令人振奋、最有益的解决方案。虚拟化技术能让企业快速响应不断变化的存储容量需求。     

戴尔的智能数据管理

<正>随着企业不断的发展,数据的管理成为至关重要和复杂的部分,所以存储解决方案可以帮助一个数据庞大的企业解决数据管理问题。戴尔的数据管理解决方案着力做到:     

2023数据智能服务提供商TOP50

<正>数据智能是指通过数据分析和挖掘技术，将数据转化为有价值的信息，并在企业决策和业务流程中加以应用的能力。随着数据技术的不断发展，数据智能的概念也在不断演变。数据智能的发展也经历了从数据收集、存储、处理到分析、挖掘、应用的全过程，已经成为现代企业进行数字化转型和商业变革的重要手段。     

惠普“再造”数据中心

惠普关注的是基础架构虚拟化、所有计算资源刀片化、整个数据中心的绿色节能。据IDC数据显示,目前企业所生成的关键数据正以52%复合年均增长率(CAGR)不断攀升,企业数据中心的规模也因此越发庞大。企业日益庞大的数据中心使其对保持业务连续性提出了更高的要求,数据     

存储常识：企业如何选择适合的存储备份

在科技时代,数据会不断大量产生。而时至今日,企业每天都会获得大量的数据,对企业而言,数据信息的安全性可以说是至关重要的,数据丢失或损坏很可能造成企业的日常运作无法正常进行,甚至会给企业带来不可估量的损失。如今数据的存储备份可以把损失降到最低且又行之有效,迅速成为用户的首选。下面我们来看一下与企业数据存储备份相关的一些知识!     

计算机软件技术在大数据时代的运用分析

在大数据时代,计算机技术因其独特的优势,应用普遍,使企业运营速度、经济收益等不断提升。基于此,笔者简要介绍大数据时代和计算机软件技术,并对计算机软件技术在大数据时代及企业数据管理中的运用加以探讨,深入剖析大数据时代计算机软件的内容,以期达到良好应用效果。     

送电信网一个数据保险箱：—中国联通IP骨干网存储解决方案

一、背景信息时代一个突出的特征,是信息资料的激剧增长。随着计算机与网络的日益发展,电子数据与日俱增,带来了数据管理的难题。目前几乎所有现代企业的业务都依赖计算机系统,同时企业应用不断扩展,数据不断增多。企业要求应用和数据随时可用,并能在任何情况下得到保护和恢复。企业在进行网络建设过程中,无不面临着这样的问题：(1)数据库系统的性能如何提高;(2)采用何种存储系统？是否能够动态扩展并适应业务发展？归根到底,企业关键业务数据需要解决可保护性、可访问性、可管理性和可扩展性的问题。信息存储对于电信业而言显得非…