发布时间:2018年04月27日 17:51:01分享人:輓畱與等来源:互联网20
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已经花了数年时间研究“数据智能”的公司相信,全球已经经历了数据分析的两个时代,即BBD(before big data)——“大数据前”,以及ABD(after big data)——“大数据后”,这两个时代不妨命名为数据分析1.0 和2.0 时代。一般来说,2.0 版本不只是添加一些附加修饰物或者做些轻微的性能调整,而是基于新的优先级和技术可行性进行了更实质的改革。当大量公司开始利用海量非结构化、快速变化的信息,即大数据时,就是数据分析2.0 时代了。
然而如今,眼光敏锐者发现了一种新的改变,几乎可以称之为数据分析3.0。简而言之,数据分析3.0是一种应用强大数据搜集和分析办法的新方案——不仅将数据智能运用到公司运营,而且将其嵌入到消费者购买的产品和服务中。
这一战略性变革清晰地意味着一种数据分析的新角色。公司需要识别和认识众多与之相关的挑战,以新的功能部门设置、数据分析定位和优先顺序予以回应,具体要素包括:多种类型的数据、通常是组合数据,更快的分析技术和方法,嵌入式分析法;跨学科的数据小组,分析总监CAO ;规范的分析方法,一套新的管理措施,新的决策和管理办法等。
大数据的前期应用带领我们走进了数据分析2.0时代,然而大数据很快就不能为公司提供优势了。
鉴于当前一些行业领导者的创新,数据分析3.0 纪元正处于黎明破晓时分。未来的数月或者数年,管理者们将逐渐看到这些改变。数据分析竞争将在更广阔的战场上打响。谁能最有效地回应,从根本上重新思考数据分析的价值和竞争力,就能成为数据分析3.0 时代的领头人,于未来竞争中获取优势。
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版权声明:本教程涉及到的数据仅供练习使用,禁止用于商业用途。目录地形分析与可视化1.概述2.地形模型和特征提取2.1地形模型提取2.2地形特征提取3.通视域分析3.1点观测源3.2线观测源3.3面观测源4.三维地形可视化1. 概述