当前位置:首页 > 报告详情

赞助方:Co​​alesce 化乱为治:如何在数据与分析领域取得成功.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719060 2025-06-22 19页 928.30KB

word格式文档无特别注明外均可编辑修改,预览文件经过压缩,下载原文更清晰!
三个皮匠报告文库所有资源均是客户上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作商用。
本文主要内容是探讨如何在数据与分析的世界中取得成功。文章指出,数据项目传统上具有极高的失败率,原因包括需求不明确、流程繁琐和数据挑战等。文章强调,数据工程是唯一在项目开始时交付规格完全不明确的工程领域,因此传统的工程流程不适用于数据工程。 关键点: 1. 数据必须是及时、易于理解且适用于目的,同时准确且质量高。 2. 数据项目的核心问题是需求不明确和变更管理困难。 3. 数据工程应采用迭代、自动化的方式,降低变更成本。 4. 通过模板和自动化标准(如命名约定、存储设置等),提高协作效率。 核心数据: - 数据项目具有极高的失败率。 - 数据工程是唯一在项目开始时交付规格完全不明确的工程领域。 结论:为提高数据项目的成功率,应采用适应性强、迭代快速和自动化的新方法,从而更好地满足用户需求,提高项目效率。
"数据工程难题何在?" - 揭秘数据项目中高失败率的原因,你能逃脱这些困境吗? "如何成为数据英雄?" - 探索从数据瓶颈到业务救星的转变之路,你准备好了吗? "自动化能解决什么?" - 了解自动化如何革新数据工程,它将如何为你节省时间和精力?
客服
商务合作
小程序
服务号
折叠