数字化转型是当下的热潮。面对潮流，企业或兴奋于追逐可能出现的商机，或焦虑于落伍时代步伐的风险，纷纷奋勇争先，如潮水般涌入转型者之列，以求立于潮头，或希望至少可以分一杯羹。
科技发展日新月异，这不仅为技术销售型企业创造了有利的条件，同时也对分析师、记者以及向企业管理层提供技术咨询的顾问大有裨益。但对管理者自身来说，这种日新月异的变化却并不总是好事。因为摩尔定律仅仅只是推动数字化创新的一部分，而且所占比例要比许多人想象的小很多。
传统数据仓库的性能已无法应付庞大的信息，但是大数据(Big Data)技术使我们能够访问和使用这些宝贵的、大规模数据集以应对越来越复杂的数据分析和更好的商业决策制定。
在经营分析系统的年代，数据仓库推倒重来了几遍，构建了很多的专题项目，经历了上万次取数，制作了成百上千的报表，但在支撑了当初的业务发展的同时，到底给如今的企业留下了多少资产？
国家不断提倡加快实施和发展大数据，社会各界也不断提出“大数据”概念，但是数据分析的核心就是该如何实现“大数据”的价值？
Blue Yonder，一个成立于2008年的大数据分析平台，用他8年的数据科学经验告诉你，什么是真正的数据科学、有哪些弯路可以不走。数据科学这一名词流行了这么长时间，对于很多企业来说仍然是熟悉而又陌生的词汇。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。
从2017年开始，以阿里京东为首的BAT公司热炒数据中台概念，很多做大数据的新老公司跟风推出数据中台建设方案，而很多想搞大数据的企业对数据中台概念比较模糊，不明觉厉，往往以为搭建大数据平台和做数据治理可以替代数据中台的作用，匆匆上马平台后达不到理想的建设目标。本着在这火热的市场中，为了让广大企业在建设过程中不走弯路，帮助大家厘清建设数据中台的思路、提供清晰的建设路径，我为大家详细剖析到底什么是数据中台，与数据平台的区别，以及如何构建数据中台？
对于大数据给企业带来的价值，已经毋庸置疑。在国内，银行业应该是IT建设更为领先的行业之一。特别中、农、工、建四大银行，更是走在整个银行业的前面。那么，他们对于大数据是如何看待的？在这四大银行，大数据的应用又走到了什么阶段呢？
大数据时代,教育的创新环境和理念发生了重要变化。如何适应大数据时代的要求,成为智慧教育面临的难题和重点。近年来,国内外学者对于大数据与教育的融合问题做了很多探讨。
尽管大数据产业尚处于起步阶段，但政府及企业发展热情持续高涨，数据壁垒、标准不统一、相关法律法规不完善等问题逐渐得以解决。预计在2019-2022年期间，大数据产业链将基本完善，从硬件到软件等各层级架构基本形成，潜在的千亿市场迎来释放。
中国大数据技术先锋108将高端人物访谈第3期林俊雄：数据仓库为企业提供可靠的基础支持。
为了提高分析效率和质量，借用数据仓库进行数据分析是一个很好的选择，详细的工作方法本文都有所介绍。
如今，数据正呈现爆炸式的增长，大数据行业已经成为业界关注重点。在8月2日，中国大数据产业生态大会暨中国大数据产业生态联盟成立大会在京召开，笔者有幸参加了此次大会，座无虚席现场让笔者切身体会到了大数据的火热。
维度在数据仓库中主要对事实指标进行过滤和重新组织提供指导。那么数据仓库的纬度建模又有哪些原则需要注意呢?
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