数据可视化分析软件能打破数据孤岛，综合线上线下数据，统一数据分析口径，实现高效智能的数据可视化分析。

目前，随着数据分析技术的深入应用，可视化大屏在各个行业的应用越来越广泛，尤其是在政府、商业、金融、制造等行业的业务场景中。例如，可视化大屏作为传递信息的有效手段，在城市智能运营中心、应急指挥中心、公安监控中心、电力调度中心、金融交易大厅等部门和机构中发挥着重要作用。它具有日常监测、分析判断、应急指挥、展示汇报等多种功能，在提高科学管理方面发挥着重要作用。

这对数据系统提出了更高的要求，现在什么样的数据分析工具能够满足这些要求呢？BI工具可能是一个很好的选择。BI工具可以将企业的数据资产组装成一个接一个的报告，方便业务人员随时查看，灵活分析数据。

现在我们需要快速看穿一个图表是否在撒谎，而这篇图文就是你贴心的指导手册哟。

本篇文章小编为大家专门推荐22用的数据可视化分析工具。

元数据是跟企业所使用的物理数据、业务流程、数据结构等有关的信息，描述了数据（如数据库、数据模型）、概念（如业务流程、应用系统、技术架构）以及它们之间的关系。

数据中台的核心愿景是，助力企业成为数据驱动的企业。那么什么是数据驱动的企业呢？

摘要：你有多少大数据和Hadoop的经验 “你有多少大数据和Hadoop的经验？”他们问我。我一直在用Hadoop，但很少处理几TB以上的任务。我基本上只是一个大数据新手——知道概念，写过代码，但是没有大规模经验。 接下来他们会问：“你能用Hadoop做简单的group by和sum操作吗？”我当然会，但我会说需要看看具体文件格式。 他们给我一个U盘，里面有…

数据是西方一切科学的基础，数据治理也首先起源于西方商业公司。中国传统文化中，用“道，术，器”对事物的本质进行模糊抽象总结。 华为“数据之道”之名，本身就是中西方文化的融合。更重要的是，它也体现了华为数据治理体系的内涵，乃中西合璧的产物。 一、华为数据治理体系框架 在《华为数据之道》一书中，概要性介绍了华为数据治理体系。2014年，该体系经过第二次数据体系建设…

本文分析一下典型硅谷互联网企业的大数据平台架构。

数据分析师必备的数据仓库相关知识及常见认识误区。

你想找到一份数据科学家的工作吗？如果你有这样的想法的话，那么你就有伴儿了。最近由Thomas Davenport和D.J. Patil在《哈佛商业周刊》上面发表了一篇专栏，文章称“数据科学家”是21世

通过遵循这些最佳实践准则并提出以下问题，您可以为成功的数据治理策略做好准备。

用户模型（Persona）是Alan Cooper在《About Face：交互设计精髓》一书中提到的研究用户的系统化方法。它是产品经理、交互设计师了解用户目标和需求、与开发团队及相关人交流、避免设计陷阱的重要工具。但在现实中，一般只有很少的成熟公司，产品经理、交互设计师或用户研究人员才会花时间构建用户模型，个人认为之所以这样，至少包含两方面原因： 一个主要…

摘要：本文作者叶玎玎，GrowingIO 的联合创始人，他也是连续创业者，是企业协作工具风车的联合创始人，十多年的工程开发经历和多年的项目管理经验，现在负责核心工程开发和技术实施。本文是他对于互联网创业公司数据采集和分析的一些思索和心得。 过去的六七年我一直在企业服务领域创业，使用过不少分析工具：GA、Mixpanel、Heap 等等，功能很强大，但是总感觉…

网络犯罪以及其他恶意行为的不断增加正促使企业部署更多的安全控制、收集越来越多的相关数据。结果，大数据分析方面的进展被用于以更宽和更深的分析为目的的安全监控中，以保护昂贵的企业资源。大数据安全分析技术融合了大数据的可扩展性，并将其与Advanced Analytic和安全事件管理系统（ security event and incident managemen…

大数据技术如火如荼，在大数据挖掘及分析平台技术中，作为海量数据操作及高客户端并发解决方案的 NoSQL 技术特别是 Hbase 首当其冲，在众多项目中得到广泛的应用，但对于 Hbase 表设计模式/IO 考虑/性能调优等实战经验性资料较为匮乏。 本文介绍了 Hbase 的数据模型原理，分析了 Hbase 表扫描/查询操作的时间复杂度，并通过一个游戏公司客户实…

文章摘要：今天，我们来讲讲另一件可能会贯穿你的运营生涯始终的事情——数据在运营工作中的运用。或者，也可以说是如何用数据来指导你的运营工作。 编者注：本文为【三节课】发起人黄有璨的连载，作者先后任数家互联网公司合伙人和 COO，旨在通过这个连载分享自己关于运营的全部经验和思考。【三节课】是首家互联网产品主题学习社区，免费提供最系统的产品 + 运营课程学习，定期…

数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？

仔细分析后，我们发现，“大数据时代”区别于之前的“小数据时代”的核心本质特征主要有两个。