作为业务尊重数据，严格执行流程，接纳新方法，才能做出好成绩。 不过有趣的是，如果销售是经常不重视数据的典范，那么运营就是过度使用数据的典范。
随着企业招募经验丰富的分析师以利用数据做出更好的决策，他们往往无法改善数据供应链和由此产生的数据质量。如果没有可靠的数据供应链管理实践，数据质量往往会受到影响。
分析方法是相互穿插的。有常见的描述性统计、对比分析，也可以结合预测模型，也可以结合数据测试，判断方法可行性。但是整体的分析逻辑，是不受具体方法制约的，一定是现有大的逻辑框架，再选择工具，才能得出有价值的结论。
如何提高数据质量，以便能够做出最好的决策?其答案是改善企业数据供应链的结果，以确保其不会影响分析能力。
如今“大数据”一词已耳熟能详，Graviton怎样为FreeWheel大数据应用场景赋能创新增长点，实现降本增效？
随着数据需求的扩大，团队需要开始优先考虑可靠性。本文将告诉你为什么DataOps可能是答案，以及你如何开始。
一些悖论与收集和组织如此多数据的实际挑战有关;一些涉及哲学问题，测试我们推理抽象性质的能力;更有甚者围绕收集大量数据的隐私问题正日益加剧。
NFT在社会的广泛范围内得到了越来越多的认可，大数据在这个突如其来的新市场中发挥了巨大的作用。
