大数据分析是指通过多种技术手段对海量数据进行收集、整理、存储和分析，从中挖掘有价值的信息和规律。常见的大数据分析工具包括数据挖掘、统计分析、机器学习、人工智能等，它们可以帮助企业识别趋势、预测未来、优化决策。通过这些工具，企业能够更高效地从数据中提取洞察，提升运营效率和市场竞争力。此栏目旨在为用户普及大数据分析的基本概念和应用方法，帮助大家更好地理解和应用这些工具。
数字化转型到底值不值？你可能听过不少企业“烧钱上系统，结果一地鸡毛”，也见过同行通过数智应用快速翻身、业绩翻倍。数据智能到底怎么落地，融合创新如何真正赋能企业数字化转型？这不只是技术部门的事，更关乎每个业务团队的未来。根据IDC发布的《2023中国数字化转型市场研究报告》，中国企业数字化转型整体投入已经突破2.4万亿元，但实际转化率却不到40%。为什么巨额投入常常收效甚微？问题不只是技术选型，更在
你以为企业数字化转型只靠一套系统就能搞定？其实，真正的挑战是在“指标”上：大多数企业花了大价钱上了各种工具，结果 KPI 指标还在 Excel 里东拼西凑，管理层想看数据报告总要等半天，核心业务的洞察总是慢人一步。现实是，指标体系的数字化落地才是数智应用真正的价值源泉——它决定了企业能否把数据变成生产力，能否用一体化的数据资产驱动业务决策。本文将围绕“数智应用如何落地？企业指标管理数字化转型案例分
每个企业管理者都想明明白白地看到业务进展和指标变化，但真正能把“数智化”落地的企业却不多。你是否经历过这样的场景：财务数据汇总要人工反复核对，业务部门指标口径不一致，领导问一句“增长点在哪”大家只能靠猜？而那些用好数智工具的企业，比如用 BI 平台实现指标统一管理、自动化分析、智能预警，往往能在激烈市场竞争中占得先机。本文将带你深入理解数智应用场景的真实价值，拆解指标管理如何驱动数字化转型，并结合
每天早上打开数据看板，企业经营者最怕看到什么？不是数字“漂亮”，而是突然的异常波动——营收暴跌、客户流失、库存积压，数据正在敲响警钟，但你却没及时发现。有没有想过，真正让你错失预警的根本原因，可能并不是数据本身，而是“阈值设置”这个容易被忽略的细节。阈值，就是那条划定正常与异常的分界线，没有它，所有监控都只是事后诸葛亮。你是否还在依靠经验拍脑袋设置预警？还是用一刀切的标准对待各类业务指标？其实，阈
你有没有被问过这样的问题：一套指标体系，能否同时满足制造业、零售业、金融业的数据分析需求？或者，为什么同样是“销量”这个指标，不同行业的数据分析师总能提出完全不同的维度要求？在数字化时代，数据驱动决策是企业第一生产力，但再强的BI工具，如果指标体系设计不够灵活、维度拓展能力不够深，最终还是会被业务部门吐槽“不好用”。据《数字化转型实践指南》调研，超过70%的企业在跨行业数据分析时遇到指标维度不兼容
以“专业、简捷、灵活”著称的企业级web报表工具
自助大数据分析的BI工具，实现以问题导向的探索式分析
一站式数据集成平台，快速连接，高时效融合多种异构数据，同时提供低代码……
全线适配，自主可控，安全稳定，行业领先
扫码添加专属售前顾问免费获取更多行业资料
数据管理
数据编辑
超强函数能力
数据可视化
分享协作
数据开发
运维平台
