回答:派可數(shù)據(jù)推薦人群:企業(yè)選型、數(shù)據(jù)分析師、相關(guān)業(yè)務(wù)人員、派可數(shù)據(jù)是國(guó)內(nèi)專業(yè)的低代碼數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)平臺(tái) + 敏捷 BI 可視化分析平臺(tái),國(guó)產(chǎn)商業(yè)智能 BI 軟件產(chǎn)品,具備端到端( End-to-End ) 的產(chǎn)品與服務(wù)能力,包括:企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)、三端可視化分析( PC 端、移動(dòng)端、大屏端 )自助設(shè)計(jì)能力、中國(guó)式報(bào)表、填報(bào)與數(shù)據(jù)補(bǔ)錄平臺(tái)。. 企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái) - 快速原型可視化設(shè)計(jì)建模、零代碼的數(shù)據(jù)...
回答:數(shù)據(jù)可視化并不是一個(gè)新技術(shù),只是隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,數(shù)據(jù)可視化也在不斷演進(jìn),特別是隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展,基于大數(shù)據(jù)的可視化分析也越來(lái)越受到重視,通過(guò)建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)多源數(shù)據(jù)的整合,并且基于數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù),挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值,為企業(yè)運(yùn)營(yíng)決策、戰(zhàn)略分析提供數(shù)據(jù)支撐,所以未來(lái)數(shù)據(jù)可視化還是具備很大的發(fā)展前景的,特別是基于大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),以數(shù)據(jù)采集處理為核心、交互式的數(shù)據(jù)可視化必然會(huì)在...
回答:真利益相關(guān),不請(qǐng)自來(lái),人在中國(guó),剛下...算了,在辦公室。帆軟,其實(shí)大家不知道他是國(guó)內(nèi)做數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品最好的公司。在企業(yè)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域低調(diào)做了十幾年,入選Gartner市場(chǎng)指南。一開始做報(bào)表工具finereport,后來(lái)研發(fā)BI商業(yè)智能finebi,產(chǎn)品打磨了好多年。之后又增值行業(yè)化的數(shù)據(jù)管理解決方案,包括阿米巴經(jīng)營(yíng)管理,數(shù)字化運(yùn)營(yíng)體系搭建項(xiàng)目,很成熟很老牌的廠商。FineReport報(bào)表軟件是一款純...
回答:勤哲,就是基于Excel或WPS,上做開發(fā),數(shù)據(jù)存到SQLServer。
回答:首先建議題主描述清楚應(yīng)用場(chǎng)景,否則別人做的方案可能都不符合需求。就Hadoop和OpenStack的糾結(jié)而言,支撐數(shù)據(jù)分析用前者,做資源管理用后者。=================補(bǔ)充=============題主的需求,實(shí)質(zhì)是搭建一個(gè)IoT實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)平臺(tái),而不是一般意義的私有云。IoTa大數(shù)據(jù)平臺(tái)除了數(shù)據(jù)采集和結(jié)果反饋,其余部分和一般的大數(shù)據(jù)平臺(tái)相差不多。OpenStack長(zhǎng)于管理VM資源管理...
...改變業(yè)務(wù)形態(tài),企業(yè)將越來(lái)越依賴于BI系統(tǒng)強(qiáng)大的自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析功能。就業(yè)務(wù)分析和商業(yè)智能而言,人工智能的研究已經(jīng)達(dá)到了某種程度的成熟,大規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)應(yīng)用和小規(guī)模的深度學(xué)習(xí)(DL)應(yīng)用已經(jīng)開始進(jìn)入市場(chǎng)。...
...數(shù)據(jù)工程師在不同的公司擔(dān)任不同的職位。一是進(jìn)行底層平臺(tái)開發(fā)和維護(hù),如構(gòu)建和維護(hù)hadoop集群、開發(fā)調(diào)度平臺(tái)等,此類工作需要較強(qiáng)的編碼能力,對(duì)常用的開源數(shù)據(jù)源源代碼有一定的了解;第二個(gè)是做數(shù)據(jù)開發(fā),構(gòu)建自己公司...
...建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)建模、分析和表示,解決企業(yè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析需求和日常報(bào)表需求;另一方面,對(duì)于頻繁的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析需求,敏捷BI還提供了直連數(shù)據(jù)庫(kù)等方法來(lái)直接分析數(shù)據(jù)。 4、敏捷BI工具支持多終端應(yīng)用。報(bào)表自適應(yīng)...
...建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)建模、分析和表示,解決企業(yè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析需求和日常報(bào)表需求;另一方面,對(duì)于頻繁的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析需求,敏捷BI還提供了直連數(shù)據(jù)庫(kù)等方法來(lái)直接分析數(shù)據(jù)。 4、敏捷BI工具支持多終端應(yīng)用。報(bào)表自適應(yīng)...
...的人計(jì)劃同時(shí)構(gòu)建和購(gòu)買人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序和平臺(tái)。42%的人尋求通過(guò)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)洞察來(lái)改善用戶體驗(yàn),26%的人使用人工智能來(lái)提供用戶建議。這些以及許多其他令人著迷的洞察來(lái)自于最近的。本研究的執(zhí)行摘要為:...
...養(yǎng)不斷提升,BI市場(chǎng)迎來(lái)了快速發(fā)展期。企業(yè)出于對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析和挖掘的需要,始終對(duì)BI領(lǐng)域保持高度的關(guān)注。很多公司都意識(shí)到,在高速變化和競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中,企業(yè)需要對(duì)自身業(yè)務(wù)更加熟悉,而且能夠使之隨市場(chǎng)變化迅...
...大數(shù)據(jù),未來(lái)的應(yīng)用趨勢(shì)不可抵擋,很多企業(yè)也正存在大數(shù)據(jù)分析處理展現(xiàn)的需求,以下我們列舉市面上主流的三款BI系統(tǒng),就大數(shù)據(jù)特性展開探討,主要是與Hadoop、Spark、多維分析數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)接和性能。Tableau的大數(shù)據(jù)策略1...
...,可以說(shuō)比較適合國(guó)人,部署方便,走多維分析的方向,數(shù)據(jù)分析功能全面實(shí)用。主要特點(diǎn)之一就是易上手,通過(guò)傻瓜式操作,便能制作出豐富多樣的數(shù)據(jù)可視化信息,進(jìn)行數(shù)據(jù)鉆取,聯(lián)動(dòng),過(guò)濾等操作,自由分析數(shù)據(jù)。個(gè)人最...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說(shuō)合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...