数据准备关键字列表
数据准备经常被认为是在组织内利用数据的主要障碍，而为组织找到合适的工具可以取得突破。
环境进行的任何分析练习的核心。数据科学的目的不仅是做机器学习或统计分析，而且还可以从没有统计知识的用户理解的数据中得出洞察。我们可以将数据科学自动化视为两级架构，其中：
在上线后的一个月内，通过核对手工账和实物，检查系统数据是否准确，并查出差异所在，进行调整。在上线后，要从管理上严格要求业务处理与数据录入同步进行，不能积压单据一次性补录。
数据作为企业的一项重要资产越来越被重视，而在对数据进行分析之前，需要做大量的数据抽取、处理、整合工作。Datablau于2016年投入研发，目前1 0版本已经发布，试用客户包括eBay、国家电网、北大智慧城市等。
摘要：SaaS和云计算服务引入了自助服务数据集成，其中SaaS提供商或第三方供应商提供了类似向导的用户界面，用于基本的预定义集成或特定应用程序之间的数据同步
摘要：数据集成一直面临着复杂的技术问题。由于现代数据集成的新世界，对数据治理功能的压力越来越大，需要接受涉及业务用户和自助服务数据解决方案的新现实。现代数据集成解决方案不仅应该支持业务普及，还可以从中受益。
6 部署阶段(Deploying)：根据用户需求，实现一个重复的、复杂的数据挖掘过程。以上任一问题都可能使构建出来的模型毫无商业价值，真正需要利用分析的组织，特别是数据挖掘、预测和机器学习等更高级的分析，必须避免这些问题。
在2016年，是数据准备和分析突破的一年。 采用自助式分析解决方案的速度飞快发展起来，因为业务用户需要能够分析数据而不必再依赖IT。
摘要：2017年即将来临，虽然2016年是自助数据准备和分析世界的突破性的一年，2017年将带来更多的创新，将继续促使数据科学家，数据分析师和业务用户利用其洞察力提供业务价值，并改进操作流程。
Pentaho公司的软件定位一直是做整合数据集成和分析，不过在即将发布的7 0平台中，该公司提供了用于加速和提升数据准备流程的功能。
摘要：大多数组织为其成功实施项目工作，都已经制定了一套大数据的最佳做法。以下是大数据项目实施中不要犯的错误做法，以保持业务具有较低的风险和高成功率。
自助服务数据准备将有助于业务用户和数据分析人员： 1 了解他们的数据，并确定需要注意些什么。数据准备解决方案还允许对网站数据的分析，剔除不必要的内容，如广告和图形，使分析人员只选定带入行和列的数据。
7月18日消息，首席数据官联盟在京发布了2016年《中国大数据企业排行榜》。大数据产业还面临五大挑战：（1）大数据行业发展良莠不济；（2）大数据创新、创业盲目（3）投资盲目（4）监管的盲目性（5）大数据项目建设盲目。
2016年7月17号在北大举行的第五届中国大数据应用论坛上，中国新一代IT产业推进联盟技术分委会秘书长鲁四海做了题为《大数据技术及行业应用》的分享。起步阶段，拓宽数据分析应用范围，在织织数据化发展到一起基础的前提下，建设数据治理体系，着手建设企业级大数据分析平台。
在Hadoop峰会上，Hadoop软件厂商Hortonworks表示，从第三季度开始，它将转售AtScale的软件，作为围绕Hortonworks Data Platform的打包软件产品的一部分。新发布的版本还通过使用内嵌模板和定制模板简化了数据安全监管策略的创建。
不要以为只有互联网才可以大数据，林彪1948年就开始用大数据打敌人的脸。也许在很多人看来，大量繁杂的数据，耗时损力的重复，都没有意义，但这些用心的做法正是林彪几乎每战必胜的源头。
践行“大数据国家战略”江苏盐城有规划、有行动。临近西太平洋的盐城，海洋生态是其他城市可望而不可即的资源，所以，积极引导沿海企业向园区集中，向大数据产业集中，是盐城的又一做法。
利用互联网购物的营销数据来追踪和勾画消费行为并以此为据促销是大数据应用的成功典型案例。数据融合有六个基本步骤：（1）连接所需多源数据库并获取相关数据
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