數據準備關鍵字列表
數據準備經常被認為是在組織內利用數據的主要障礙，而為組織找到合適的工具可以取得突破。
環境進行的任何分析練習的核心。數據科學的目的不僅是做機器學習或統計分析，而且還可以從沒有統計知識的用戶理解的數據中得出洞察。我們可以將數據科學自動化視為兩級架構，其中：
在上線后的一個月內，通過核對手工賬和實物，檢查系統數據是否準確，并查出差異所在，進行調整。在上線后，要從管理上嚴格要求業務處理與數據錄入同步進行，不能積壓單據一次性補錄。
數據作為企業的一項重要資產越來越被重視，而在對數據進行分析之前，需要做大量的數據抽取、處理、整合工作。Datablau于2016年投入研發，目前1 0版本已經發布，試用客戶包括eBay、國家電網、北大智慧城市等。
摘要：SaaS和云計算服務引入了自助服務數據集成，其中SaaS提供商或第三方供應商提供了類似向導的用戶界面，用于基本的預定義集成或特定應用程序之間的數據同步
摘要：數據集成一直面臨著復雜的技術問題。由于現代數據集成的新世界，對數據治理功能的壓力越來越大，需要接受涉及業務用戶和自助服務數據解決方案的新現實。現代數據集成解決方案不僅應該支持業務普及，還可以從中受益。
6 部署階段(Deploying)：根據用戶需求，實現一個重復的、復雜的數據挖掘過程。以上任一問題都可能使構建出來的模型毫無商業價值，真正需要利用分析的組織，特別是數據挖掘、預測和機器學習等更高級的分析，必須避免這些問題。
在2016年，是數據準備和分析突破的一年。 采用自助式分析解決方案的速度飛快發展起來，因為業務用戶需要能夠分析數據而不必再依賴IT。
摘要：2017年即將來臨，雖然2016年是自助數據準備和分析世界的突破性的一年，2017年將帶來更多的創新，將繼續促使數據科學家，數據分析師和業務用戶利用其洞察力提供業務價值，并改進操作流程。
Pentaho公司的軟件定位一直是做整合數據集成和分析，不過在即將發布的7 0平臺中，該公司提供了用于加速和提升數據準備流程的功能。
摘要：大多數組織為其成功實施項目工作，都已經制定了一套大數據的最佳做法。以下是大數據項目實施中不要犯的錯誤做法，以保持業務具有較低的風險和高成功率。
自助服務數據準備將有助于業務用戶和數據分析人員： 1 了解他們的數據，并確定需要注意些什么。數據準備解決方案還允許對網站數據的分析，剔除不必要的內容，如廣告和圖形，使分析人員只選定帶入行和列的數據。
7月18日消息，首席數據官聯盟在京發布了2016年《中國大數據企業排行榜》。大數據產業還面臨五大挑戰：（1）大數據行業發展良莠不濟；（2）大數據創新、創業盲目（3）投資盲目（4）監管的盲目性（5）大數據項目建設盲目。
2016年7月17號在北大舉行的第五屆中國大數據應用論壇上，中國新一代IT產業推進聯盟技術分委會秘書長魯四海做了題為《大數據技術及行業應用》的分享。起步階段，拓寬數據分析應用范圍，在織織數據化發展到一起基礎的前提下，建設數據治理體系，著手建設企業級大數據分析平臺。
在Hadoop峰會上，Hadoop軟件廠商Hortonworks表示，從第三季度開始，它將轉售AtScale的軟件，作為圍繞Hortonworks Data Platform的打包軟件產品的一部分。新發布的版本還通過使用內嵌模板和定制模板簡化了數據安全監管策略的創建。
不要以為只有互聯網才可以大數據，林彪1948年就開始用大數據打敵人的臉。也許在很多人看來，大量繁雜的數據，耗時損力的重復，都沒有意義，但這些用心的做法正是林彪幾乎每戰必勝的源頭。
踐行“大數據國家戰略”江蘇鹽城有規劃、有行動。臨近西太平洋的鹽城，海洋生態是其他城市可望而不可即的資源，所以，積極引導沿海企業向園區集中，向大數據產業集中，是鹽城的又一做法。
利用互聯網購物的營銷數據來追蹤和勾畫消費行為并以此為據促銷是大數據應用的成功典型案例。數據融合有六個基本步驟：（1）連接所需多源數據庫并獲取相關數據
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