“大数据”时代企业会计从业的新需求

常国珍
财会行业的未来取决于财务、技术和信息的融会贯通。通过财会行业和IT、信息管理等行业的交叉,会计师和财会专业人士就能为企业高管和董事会创造更多的净价值。

数据分析师

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大数据与小运用

常国珍
在大数据时代其实自然需要处理小数据的能力。发现真正的落地项目是有具体需求的,和用户实际业务结合的,而且由有过以往小数据分析从业经验的人主导是项目成功的关键。

数据分析师

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企业实施大数据的五大关键

傅志华
企业比较关心的是,如果企业实施大数据战略,如何规划、如何实施、如何保障大数据的相关工作可以顺利开展。本文将试图解决这些问题,我们认为,企业要实时大数据战略,需要从五大关键方面规划。

数据分析师

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商业银行大数据六问六策

卡米
本文以商业银行的视角,从大数据的核心思想、数据特点、技术要领、实施要点四个方面切入,以六组问答的形式对商业银行大数据相关的思想、概念、方法、对策等进行辨析和讨论。

数据分析师

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金融机构如何驾驭大数据

卡米
基于多年的研究与全球项目实操经验,BCG系统梳理了大数据在全球金融行业的发展现状、潜在应用、关键瓶颈及应对方案,旨在协助金融机构从价值的角度更好地理解大数据,在金融业务各个层面的当下抓 ...

数据分析师

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大数据应用于企业运营

傅志华
大数据在企业运营的不同层次有着不同的作用,也对应了不同的应用方法论。本文抽象出大数据应用于企业运营的不同层次以及相应的应用方法——大数据企业运营应用金字塔模型。

数据分析师

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从五大行业案例,看大数据的应用逻辑

卡米
在经历了喊口号、布局深耕之后,大数据应用开始显现出巨大的商业价值,触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。

数据分析师

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奔跑吧,移动与智能硬件大数据!

傅志华
大数据如果作为商业模式中的一个引擎,即大数据作为产品的一个引擎,就有可能促进商业模式的升级。所以,互联网大数据只是大数据的起点,未来还有很多想象空间。

数据分析师

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互联网思维和大数据

傅志华
大数据在互联网思维UFO模型中的应用起到不同程度的作用。其中,大数据与F(免费商业模式)及U(极致用户体验)关联度或者驱动度中等,与O(精细化运营)关联度或驱动度最高。

数据分析师

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LinkedIn数据淘金

卡米
什么是真正的数据驱动型公司?LinkedIn的答案是:从数据分析中得出成功需要的硬性条件,团队朝着这个方向全力优化产品,这就是数据驱动型公司。

数据分析师

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大数据工程师飞林沙的年终总结&算法数据的思考

卡米
大数据标志着需要更大规模的集群,更大规模的计算能力,更长的生产周期,而这些都是企业的“成本”,对于大部分公司,基本面临的都是两个问题,如何拿到数据和如何利用数据,而不是如何“最好” ...

数据分析师

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化繁为简,Linkedin如何用大数据来变现

卡米
Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司,在进行数据分析时却反其道而行之,采用了“报表放在分析之上”的方法,化繁为简,以最快的速度在大数据金矿中发掘出最多的商业价值。

数据分析师

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2014年大数据学习交流浅谈

salacoco
2014年是大数据蓬勃发展的一年,有很多的大数据事件,有炒作的 ,也有实实在在存在的。大数据更是在电力,交通,医疗,互联网行业有着骄人的业绩和案例,给人带来实实在在的便利。

数据分析师

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LinkedIn的大数据新玩法

卡米
今天我想谈的是一个叫EOI(Empower/Optimize/Innovate,即助力、优化、创新)的分析架构,这是LinkedIn的商业分析团队利用大数据手段来持续推动商业价值的方法。

数据分析师

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大数据价值49式(下)——数据关联、数据废气和黑暗数据

卡米
大数据主要不作因果判断,主要适用于关联分析。很多关联分析并不需要复杂的模型,只需要具有大数据的意识。比如,通过对发薪日、体育项目、降雨天气和假日等变量和犯罪率进行关联分析,从而优化 ...

数据分析师

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大数据价值49式(中)——轻公司数据创业狂欢

卡米
这类业务令人着迷之处在于,如果没有大量的数据,缺乏有效的数据分析技术,这些公司的业务难以有效开展。云计算技术的普及,它们可以利用基于云端的服务来满足数据分析需求。

数据分析师

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大数据价值49式(上)——天然大数据公司的各种套餐

卡米
很多传统企业也是天然的大数据公司,比如沃尔玛、中国移动等,也在追赶大数据前进的步伐,在挖掘数据价值方面,尽力修炼自己的独门绝技。

数据分析师

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大数据为什么在中国落不了地?如何落地?

卡米
尽管大数据拥有巨大的应用价值,但真正启动大数据在企业和社会的全面应用,面临的不仅仅是技术和工具问题,更重要的是要转变经营思维和组织架构,才能真正地挖掘这座大数据金矿。

数据分析师

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数据科学家:4种数据科学工作,8项求职技能

卡米
如何成为一个数据科学家?你并不需要马上学会一辈子受用的与数据相关的信息和技能。与之相反,你要学会仔细阅读数据科学的职位描述,这将有助于申请那些你已经拥有必要的技能的职位。

数据分析师

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大数据的挑战和趋势

傅志华
大数据挑战和机遇并存,大数据在未来几年的发展将从前几年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段,大数据在未来几年将逐渐步入理性发展期。未来的大数据发展依然存在诸多挑战 ...

数据分析师

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