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楼主: yangeoo
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数据仓库

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novenbersky
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授权会员 日期:2007-02-07 07:55:43会员2007贡献徽章 日期:2007-09-26 18:42:102010广州亚运会纪念徽章:田径 日期:2011-01-27 11:07:402011新春纪念徽章 日期:2011-02-18 11:43:35
11#
发表于 2013-7-25 19:11 | 只看该作者
互联网行业，数据化运营已经不只是一个口号了，数据要帮助公司的精细化管理，一线的业务人员都逐渐开始用数据。传统报表模式已经不能满足需要。例如BO在我们这里的应用正在逐步的弱化（可怜我当初捣鼓了很久BO sdk二次开发），更多以数据产品的形式跟业务紧密贴合（做了将近2年）

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xuexiaogang
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2014年新春福章 日期:2014-02-18 16:42:02秀才 日期:2015-12-18 09:28:57秀才 日期:2015-12-14 14:51:162015年中国系统架构师大会纪念徽章 日期:2015-09-16 12:54:392014系统架构师大会纪念章 日期:2015-09-16 12:54:392013系统架构师大会纪念章 日期:2015-09-16 12:54:392012系统架构师大会纪念章 日期:2015-09-16 12:54:392011系统架构师大会纪念章 日期:2015-09-16 12:54:392010系统架构师大会纪念 日期:2015-09-16 12:54:39秀才 日期:2015-12-25 15:31:10
12#
发表于 2013-8-12 17:56 | 只看该作者
绝对有前途。

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wangkxxe
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现任管理团队成员 日期:2011-05-07 01:45:08版主7段 日期:2012-07-05 02:21:03ITPUB长老会成员 日期:2015-05-07 15:11:10ITPUB年度最佳版主 日期:2011-04-08 18:37:09ITPUB年度最佳版主 日期:2011-12-28 15:24:18ITPUB牛人 日期:2010-10-25 12:41:322010数据库技术大会纪念徽章 日期:2015-04-23 10:33:192011数据库大会纪念章 日期:2015-04-23 10:33:192012数据库大会纪念章 日期:2015-04-23 10:33:192013数据库大会纪念章 日期:2015-04-23 10:33:19
13#
发表于 2013-8-13 13:50 | 只看该作者
这几年BI/DW/DM还是挺火的，LZ确实应该找个大的项目待一下

话说2L来从魔都转移到帝都了呢？

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赵向冲
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蛋疼蛋 日期:2013-01-24 16:02:032013年新春福章 日期:2013-02-25 14:51:24
14#
发表于 2013-8-13 14:39 | 只看该作者
楼主似乎有些悲观了，没有那么的糟，看你怎么想的。

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myth8860
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现任管理团队成员 日期:2011-05-07 01:45:08ITPUB元老 日期:2012-09-12 14:50:28版主5段 日期:2014-06-11 02:21:31阿斯顿马丁 日期:2013-11-19 10:38:16祖母绿 日期:2012-11-06 12:43:12路虎 日期:2013-11-20 11:37:53雪佛兰 日期:2013-09-05 13:28:25ITPUB9周年纪念徽章 日期:2010-10-08 09:28:512015中国数据库技术大会纪念徽章 日期:2015-04-24 16:04:24秀才 日期:2015-05-26 13:32:07
15#
发表于 2013-8-13 15:45 | 只看该作者
钻的够深，都有前途

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Rainmt_1982
求职 : 数据分析/ETL
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16#
发表于 2013-8-30 14:04 | 只看该作者
大数据量现在看还真是需要去互联网，因为接受新的东西。 传统行业例如政府项目，做BI，数据仓库基本都是糊弄人的，做来作去就是给甲方做报表。个人感觉，做BI，数据仓库，数据挖掘真的很有发展，就是国内的大环境还有待提高。

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qzyang007
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茶鸡蛋 日期:2013-02-22 12:46:372013年新春福章 日期:2013-02-25 14:51:24
17#
发表于 2013-9-16 13:35 | 只看该作者
本帖最后由 qzyang007 于 2013-9-16 14:00 编辑

玩大数据重点在于精通业务和行情(政策、趋势 etc...)，不然数据的高附加值何来？

大数据有2方面的主要应用：时效性能和深度挖掘！
比方说：
时效性能：很多传统的BI报表一天适合查询一次，可能领导希望3小时查询一次，甚至到达实时查询！（一台普通PC读取1TB的数据需要约4小时，而hadoop只需约62秒）
深度挖掘：决策性的数据挖掘

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innovate511
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2015年新春福章 日期:2015-03-06 11:57:31茶鸡蛋 日期:2012-03-18 19:28:08鲜花蛋 日期:2012-02-29 11:37:262012新春纪念徽章 日期:2012-02-13 15:12:092012新春纪念徽章 日期:2012-02-13 15:12:092012新春纪念徽章 日期:2012-02-13 15:12:092012新春纪念徽章 日期:2012-02-13 15:12:092012新春纪念徽章 日期:2012-02-13 15:12:092012新春纪念徽章 日期:2012-01-04 11:50:44ITPUB十周年纪念徽章 日期:2011-11-01 16:20:28
18#
发表于 2013-9-17 18:06 | 只看该作者
qzyang007 发表于 2013-9-16 13:35
玩大数据重点在于精通业务和行情(政策、趋势 etc...)，不然数据的高附加值何来？

大数据有2方面的主要应 ...

很多基础性的工作，也需要数据挖掘，别只盯着决策，例如满面商品，排序凌乱，影响转换率，如果你能根据用户需要改善排序，是非常有重要价值的事情。当然推荐这些都算类似的应用

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andhai
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奥迪 日期:2014-01-06 17:03:11阿斯顿马丁 日期:2013-09-18 17:52:02保时捷 日期:2013-08-22 15:19:42保时捷 日期:2013-08-26 14:38:58马自达 日期:2013-09-13 10:46:36三菱 日期:2013-09-03 16:40:23雪佛兰 日期:2013-09-18 17:54:38ITPUB社区千里马徽章 日期:2013-06-09 10:15:34紫蛋头 日期:2013-05-09 09:35:45双黄蛋 日期:2013-06-19 15:10:52
19#
发表于 2013-9-22 18:06 | 只看该作者
一般吧，学的好，就有前途

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qzyang007
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2
茶鸡蛋 日期:2013-02-22 12:46:372013年新春福章 日期:2013-02-25 14:51:24
20#
发表于 2013-9-24 14:01 | 只看该作者
innovate511 发表于 2013-9-17 18:06
很多基础性的工作，也需要数据挖掘，别只盯着决策，例如满面商品，排序凌乱，影响转换率，如果你能根据用 ...

Good catch，所以说你所举例子也需要精通业务才知道数据意义！

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