數據資料

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考量四項關鍵要素,準確評估風險!預知大數據專案成敗
大數據專案失敗的原因,常常在於主管無法在一開始就正確評估風險。本文提出一個包含數據、自主權、技術、問責等四大要素的D.A.T.A.架構,為你的大數據專案評分。畢竟,想預測大數據專案是否成功,判斷方式也應該要更加由數據驅動。
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數位營運成功的四大支柱
推動數位轉型並不代表要換掉過去的商業資產及能力。但就像是所有重大擴建方案一樣,一定得修改現有的架構,才能有好效果。
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2017/03/06
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啟動新式創新
對多數公司來說,新的商業構想和商業模式,往往可遇不可求。 但如能系統化地處理這個問題,就可提升成功機會。 傳統的追尋方式,是檢視公司能力、顧客需求、市場變化。 但現在不一樣了,可運用資料和分析工具驅動成長。
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誰需要巨量資料?
許多企業大舉投資在巨量資料上,為什麼沒見到什麼成效? 作者認為,這是因為公司不懂得善用核心營運系統中已經存在的資料。而為了解決這個問題,就必須建立「證據導向的決策文化」, 學習利用許多小資料來做日常決策。
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盡信資料不如……
通常,建立資料的人不清楚組織內其他人如何使用那些資訊。因此,解決辦法不在於技術,而在於資料建立者與使用者的溝通,並把資料品質的責任,轉移到努力使資料正確的經理人身上。畢竟,管理才能解決問題,技術不能。
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巨量資料分析3.0版
分析學的運用,目前正進入第三個時代。 這個時代的特色是,資料蒐集與分析不僅用在 企業營運上,也用於服務與產品。總之,在新時代,巨量資料將推動消費者產品與服務的發展。
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資訊剪不斷理還亂?
巨量資料助長了資訊圖表的洪流,但其中大部分的圖表都糟透了。
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破壞者進擊麥肯錫
長久以來,幫其他組織避開策略威脅的顧問業,如今也遭遇市場的破壞力量了。傳統顧問公司提供策略建議的業務大幅滑落,以往靠著「不透明化」和「靈活度」維持優勢地位的業者,現已受到科技、人員配置的新模式、其他力量的侵蝕。
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打造專家級決策
你不必是精通巨量資料分析的專家,但必須懂得如何找到能為公司所用的專家,更重要的是,要知道如何聰明運用他的專業,為公司做出資料導向的有效決策。若要避免成為巨量資料的門外漢,請參考本文解說的實用入門知識。
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資訊透明,你變聰明
消費者接觸到的資訊太多,很難讀完,也不易理解。但技術和資訊揭露規則改變後,他們可以做出更好的決定。因此,在「選擇引擎」崛起的新消費時代裡,以合理價格供應高價值產品的公司,會大有商機。準備好要迎接它了嗎?
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