原创 數據大屏 - guandata智能數據可視化分析

數據大屏可視化可更直觀更智能的決策場景體驗,通過數據大屏實時監測企業數據,洞悉運營增長,助力智能高效決策。 數據大屏可以打破數據隔離,通過數據採集、清洗、分析到直觀實時的數據可視化,從而達到高效管理決策升級的作用。 多「業務」的應用場景:

原创 Gartner CIO調查:商業智能和數據分析成爲企業首要預算投入

全球領先的信息技術研究和顧問公司Gartner調查發現,將數字化計劃推進至擴展階段的亞太地區首席信息官的比例已從2018年的19%上升至2019年的31%。這表明該地區的數字化業務正在趨於成熟,正在從初步試點邁入大規模應用。旨在通過

原创 觀遠數據入選2018最佳AI應用案例,虛擬標杆店賦能新零售店長決策

2018年,是AI持續走向技術落地和深入商業化的一年。在此期間,觀遠數據踐行“AI+BI”的服務理念,立足於自身在基礎數據分析的出色實力,引入AI預測引擎填補了傳統人工運營的前瞻性與實用性,爲零售行業客戶帶來了衆多優秀的數據分析與

原创 新零售私董會精彩觀點集萃,一文讀懂零售商業智能未來

“未來的十年是向DT時代發展的十年,本質上是用數據驅動來經營、決策的,從全球範圍來看,商業智能(BI)即將成爲最具有美好前景的信息化領域之一。”——正如觀遠數據創始人蘇春園在新零售私享會上寄語的一樣,依靠數據決策的零售商業智能未來正

原创 一分鐘創建老闆愛看的數據可視化報表,全靠了這個功能

我們都知道,數據分析的過程、結果,是無法通過一個單獨的圖表來完全展示的,需要多個圖表配合才能將事情的前因後果解釋清楚。但是圖表太多也存在弊端,如果沒辦法在有限的空間內將圖表之間的關係展示清楚,就容易讓人有一種眼花繚亂的感覺,從而影響

原创 零售企業如何進行BI選型?

近年來,新零售概念持續火熱,衆多互聯網巨頭裹挾着資本和技術不斷地攻城略地,在零售行業引起巨大波動。與之相對的,是傳統零售企業的焦慮在不斷放大。 市場:人口紅利和線上紅利消退, “保存量”和“贏增量”二者皆難 從市場的層面上看,傳統零售

原创 AI技術分享:教你如何用機器學習模型洞察數據

這一篇分享的是最近在kaggle上習得的Machine Learning for Insights Challenge,這是一個關於模型洞察力的主題知識,字面看這個ML for insights直譯爲機器學習的洞察力了,在我理解來則是

原创 URL觸發更新——更敏捷的數據更新觸發機制!

一直以來,BI平臺的數據如何保證及時有效地更新,是很多用戶關心的問題。通常情況下,對於T+1或其他定期性的數據分析,大多數BI平臺,包括觀遠數據,都會採用定時任務的方式來觸發數據更新。這邊以觀遠數據爲例,簡單進行說明。 場景一: