数据仓库
powerBI是一款什么工具？能帮助我们干什么？ powerBI 是微软新一代商业分析工具，用于在组织中提供见解。能够根据filter条件，对数据执行动态筛选，从不同的角度和粒度上分析数据;可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析;能够把相关的静态数据转换为酷炫的可视化的，生成美观的交互式报表并进行发布，供组织在 Web 和移动设备上使用。powerBI 简单且快速，每个人都可创建个性化仪表板，获取针对其业务的全方位独特见解
EPS全球统计数据/分析平台（简称EPS数据平台）是集丰富的数值型数据资源和强大的分析预测系统为一体的覆盖多学科、面向多领域的综合性信息服务平台与数据分析平台。通过对各类统计数据的整理和归纳，现已拥有80个专题数据库，并形成国际数据、宏观经济、金融市场、产业运行、区域经济、贸易外经、资源环境、县市数据、人文社科数个系列的数据库集群，总数据量近40亿条。EPS数据平台基于数据仓库和联机分析处理系统的理念进行开发，能够支持复杂的分析操作，数据查询简洁高效，数据显示（自动图表、数字地图等）便捷直观，同时突破了传统数据库数据单一、操作复杂的特点，用户只需点击相关按钮即可完成对相关数据的查询、处理、分析预测及可视化展现
拟采购的货物或服务的说明：EPS数据平台是集丰富的数值型数据资源和强大的分析预测系统为一体的覆盖多学科、面向多领域的综合性信息服务平台与数据分析平台。通过对各类统计数据的整理和归纳，现已拥有74个专题数据库，并形成国际数据、宏观经济、金融市场、产业运行、区域经济、贸易外经、资源环境、县市数据、人文社科数个系列的数据库集群，总数据量近40亿条。EPS数据平台基于数据仓库和联机分析处理系统的理念进行开发，能够支持复杂的分析操作，数据查询简洁高效，数据显示（自动图表、数字地图等）便捷直观，同时突破了传统数据库数据单一、操作复杂的特点，用户只需点击相关按钮即可完成对相关数据的查询、处理、分析预测及可视化展现
上周，Space and Time团队通过参加ETHDenver拉开了我们 2023 年巡回会议的序幕，ETHDenver 是在科罗拉多州丹佛市举行的社区拥有的 Web3 开发者大会。我们还与Framework Ventures共同举办了欢乐时光活动，并与丹佛当地的大量 Space and Time 团队成员进行了面对面交流。 ETHDenver 是团队与新项目和对利用去中心化数据仓库感兴趣的开发人员联系的绝佳机会
在3G和全业务运营时代，三大运营商的竞争对象、竞争方式、竞争强度较以往有了很大不同。与此同时，经济危机也给运营商带来了更大的挑战。第一，2009年不乐观的经济前景给三大运营商带来了一定的经营压力
近日，数据猿首次推出了《2022中国各地区科创之星势力图1.0版》 近日，数据猿首次推出了《2022中国各地区科创之星势力图1.0版》，汇集了全国34个省级行政区的典型性代表企业，星环科技成功入选上海市典型性代表企业。 “科创”主要是指以大数据、人工智能、云计算物联网、5G等新技术为主要服务能力的“科技创新型”企业。该地区性产业图谱的推出，是数据猿团队通过收集企业的申报材料、直接的访谈调研、日常交流合作、外界评价、匿名访问以及历经数月的桌面研究等交叉验证的复合性筛选推荐方式制作而成
来这里第一份工作我感觉还是挺幸运的，来之前就告诉我了来公司不是说普通那种实习。是直接加入到项目组中完成一个具体项目。 项目组的人员这周都到齐了，算是正式成立了
方正国际智慧社区业务范畴涵盖：社区政务协同办公、网格化社区管理、社区公共服务，依托于自有GIS、BPM、WCM、BI产品，利用物联网、云计算、移动互联网、信息智能终端等新一代信息技术对各类与居民生活密切相关信息自动感知、及时传送、及时发布和信息资源的整合共享，实现对社区居民吃、住、行、游、购、娱、健等生活七大要素的数字化、网络化、智能化、互动化和协同化。 将现有射频识别、无线传感器网络等物联网技术，结合新一代遥感监测技术，构成立体化水务信息感知网络，实现全覆盖无遗漏的天地空一体化的大气降水、地表水和地下水等水资源信息的实时采集、上传与共享，实现辖内水资源的全生命周期的监控管理。 在公司自主产权GIS产品的基础上，构建水利地理空间信息共享服务平台，以平台为基础支撑，充分利用物联网、云计算、数据仓库、智能决策支持等先进技术，结合水力学、水文学和其他模型，支撑洪涝预警、水土保持、水利应急、水资源管理等各类水利业务应用，推进城市水务管理的智慧运营
在数字化转型时代，对于每个希望成为具有竞争力的数据驱动型企业而言，数据必须摆在首位和中心位置；但大多数情况下，数据被深埋，访问复杂，企业用户几乎无法获取，进一步降低了数据优化业务和决策流程的价值和潜力。 几种数据交付解决方案，例如数据仓库，自助服务BI和数据湖，都被用来尝试解锁数据孤岛，但每一种都有其自身的缺点。 本白皮书探讨了另一种解决方案 - 数据虚拟化，以及如何解锁被深埋的数据，将其提供给业务用户并帮助企业变成数据驱动的
作为近两年来的热门行业，大数据受到越来越多的关注，也吸引着越来越多的人才想要进入。但是大数据行业对于专业技术的要求还是比较高的，尤其是一些知名企业，给出的薪资很是动人，同时对技术能力、工作经验也有相当的要求。那么想要进入大数据行业，大数据去哪里学，大数据怎么学比较好呢？ 首先是对于大数据去哪里学的问题