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据Smart Industry报导，通用(General Electric)预测未来5年连网装置的数量将超过全球人口，我们可望从物联网(IoT)搜集大量数据，但Clockwork Solutions的专家不讳言指出，物联网真正的价值不在于数据，而是经过全方位分析的数据。
数据要化为可行的洞见，必须先经过分析，才会发现模式、趋势和关联性，让企业领袖借此做出明智的决策。数据要化为可行的洞见，必须先经过分析，才会发现模式、趋势和关联性，让企业领袖借此做出明智的决策。
我国安防行业迄今已有35年历史，已成为体量巨大、体系完备的成熟产业。目前我国的安防市场尚未饱和，随着存量产品更新、海外市场的开拓和民用领域的兴起，预计到2022年，安防行业市场规模将达到近万亿。
摘要：商业智能可以定义为获取和转换原始数据的技术和工具，这些信息可以为业务运营提供有意义的好处。商业智能可以定义为获取和转换原始数据的技术和工具，这些信息可以为业务运营提供有意义的好处。
语义引擎被用来应对非结构化数据多元化给数据分析带来的挑战。大数据分析还有很多方法，其最终目的是实现数据价值，利用大数据分析的手段让大数据不再是巨大的负担，而是潜在的黄金。
随着开放源代码工具可以访问的SAS Viya的发布，公司正在放弃发布一个完整软件的传统方法。但随着开源分析工具的出现，企业比以往任何时候都有更多的选择，这些工具正日益成为数据科学家和业务分析师的首选。
互联网发展至今，分析工具也发生了根本性变化，以前的网络分析可能只有点击计数的工作。最后，由于Localytics允许开发人员跟踪用户在应用中的路径
有时候大数据分析似乎总是在原地踏步，似乎数据信任的问题阻碍了数据分析的进一步应用。Forrester研究公司在2016年7月发起了一份调查报告，针对KPMG（毕马威会计事务所）管理的2165位数据和分析决策制造商进行调查。
对于大数据，有观点认为有了足够大的数据集，分析的统计方法就是非必要的。虽然“N等价于所有”的理论在短短几年前还是革命性的产物
如果分析工具与企业业务需求不匹配，那么即便最好的高级分析工具也是注定要失败的。在一线采用分析工具的关键所在 分析团队经常会收到这样的提醒：要寻找投资人并解决与业务线相关的项目。
大数据环境下，基于Hadoop和Spark等技术的部署更加广泛，先进的分析工具可以帮助企业更加有效地利用数据。
考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。这款工具常由新一代数据科学家使用，因为其属于一款业务开发平台且能够快速完成大规模数据的理解与分析。
交叉分析法：通常是把纵向对比和横向对比综合起来，对数据进行多角度的结合分析。可以得出结论：Android端在二季度新增用户降低主要是由于A预装渠道降低所导致的。这个过程中，转化率和完成率可以使用(上)篇中提到的漏斗分析法进行分析。
那些生活在高科技世界里，并把“社会化媒体营销”、“Facebook营销”以及“内容营销”这种词语挂在嘴边的营销人员，其实并不真正地理解营销策略、营销渠道与营销内容之间的基本区别。
虽然认知计算和互联网在数据分析领域常被人们提及，但很多企业仍然优先考虑传统的BI分析工具。Dresner咨询服务的最新报告表明，即使是先进的商业分析工具，如认知计算、机器学习和互联网等蓬勃发展，企业仍然热衷于选择传统的BI分析工具。
来自美国富国银行（Wells Fargo）的企业模型风险部副总裁刘维政表示，对于富国银行，“万物皆可分析”是一个立体的构面。来自沙特电信客户生命周期管理的总经理Luca Decarli进一步补充道，监控和风险控制也是“万物皆可分析”所应关注的方面。
SDN通常被网络专业人士描述为将控制平台和数据平台分离开来，虽然这在技术上没错，不过这种描述并未凸显出SDN的实际效益。可能有人会认为在我们正视SDN分析之前软件定义网络无法真正实践，当然，也不刨除这种可能。
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