
利用大数据和分析来发展业务,您准备好了吗_数据分析师考试
许多企业已经发现,他们的内部数据访问和整合系统面临基于云的信息和大数据所带来的新挑战。如今的企业通常使用多个数据管理平台来完成内部分析和运营工作。由于平台增加和数据分散在不同的地理位置,许多企业发现数据虚拟化对其成功至关重要。数据虚拟化使企业能够提供远程数据访问,避免以物理方式转移数据,从而助力他们打造更加灵活敏捷的 IT 基础架构,节省时间和资金,改进复杂数据环境的管理。
广泛使用的标准数据管理方法,通常也被称为“提取、传输和加载”(ETL)流程。
数据整合是拥有多平台的企业所面临的另一个挑战。与数据联合不同,数据整合并不尝试给数据强加一种单一的数据模式(异构数据)。数据整合也支持将交易数据更 新回写到源系统。为了解决源和消费格式及语义的差异,企业采用了不同的提取和转换方法。专事于业务情报、面向服务的架构数据服务、云计算、企业搜索和数据管理的企业普遍采用这种方法。
数据虚拟化助您加速实现业务成效和成本节省
经常利用数据分析来帮助制定重要决策的任何行业或企业都能从数据虚拟化中获益。利用数据虚拟化潜力最大的一些领域包括银行、保险、制造、医疗、医药以及采矿和资源行业。
有一个实际例子可以证明数据虚拟化的好处。这是一家致力于为客户探索适当产品与服务组合的全球金融服务领导企业。该公司提供众多事务方面的咨询服务,包括投资组合经理人变更、投资管理和固定缴款计划定制基金。该公司首先指导客户完成战略规划和实施,然后帮助客户评估成效。
为了完成这一过程,该公司的投资管理与 IT 调研团队为不同部门的300多名员工提供数据和信息。要想访问数据,这些员工必须精通调研数据库(其中包含几个不同格式的数十个不同数据源)以及 Transact-SQL。
思科数据虚拟化方法
数据虚拟化的实际投资回报
鉴于可用的资源有限,该公司的开发人员利用现成的结构化查询语言(SQL)服务器来尽可能高效地帮助其300多名员工。虽然这一设置具有实用性,但也极其耗费资源,并且维护成本高昂。因此,该公司设法加快开发速度和确保快速的关键调研数据访问。数据虚拟化为该公司提供了一个简单、统一和自适应的解决方案。
在 采用数据虚拟化之后,该公司的整体业绩和上市速度大幅提高,同时,设置和持续维护成本降低。除了生产力提高之外,这些变化还使该公司每年节省了 200-400万美元。通过加快重要业务信息的访问速度,数据虚拟化也使该公司的收入上升了1.5%。例如,基金管理人的6个月投资回报率(ROI)提高 了150%,开发时间缩短了60%。同期,该公司一项数十万美元预算的见效速度提高了250%。
您是否制定了数据虚拟化计划以抓住商机?
思科数据虚拟化是一种数据管理方法,可使企业快速轻松地检索和操纵数据。您不必了解数据的任何技术细节,例如数据格式或物理位置。与采用传统 ETL 流程不同,数据的位置不变。数据虚拟化可让您实时访问数据的源系统,从而降低了数据出错的风险,并且无需转移可能从未使用过的数据。
数据呈爆炸性增长,但许多企业仍然采用传统方式来存储和处理数据。新型数据十分分散,难以访问,并且通常必须实时进行分析。因此,数据虚拟化空前重要。最终,为 IoE 带来价值的将是大数据与分析所提供的情报。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11