如果我们心存偏见，还能做好数据分析吗？
如果说前四组比较偏纯概念的话，那么我们接下来就从实实在在的系统平台开始吧。
2016年在解决用户实际问题的过程中，发现用户对大数据的理解上仍存在一些误区，我觉得有必要更清晰地描述出来。
大数据一直是大家谈论的热点，但是对其中的一些基本概念，例如：数据源、数据元、元数据等等，大家是否觉得容易混淆、不易区分清楚呢？
数据分析是一种手段，要服务于既定的业务目标才有意义，而且还要配有恰当的执行策略以及合理可行的执行方案。
2017年，大数据依然处于理性发展期，依然存在诸多挑战，但前景依然非常乐观。2017年大数据的发展呈现十大趋势。
大数据时代，数据的价值密度很低，这就更需要数据裂变，只有数据裂变，数据的价值才能不断被放大。
从10年前的数据仓库到当前的大数据平台，ETL也需要与时俱进，这里来谈谈个人的理解，如果你在考虑建设新的企业级ETL平台，可以作为参考。
神策数据CEO桑文锋：重视数据源的作用，让数据分析带来新的价值。
移动互联网已经成为电商业务的主要入口，客户服务和企业竞争将主要发生移动App之上，其将成为企业的商业入口、客户入口、数据入口。
大数据时代刚刚开启，尚未到来。
中国金融科技行业的快速发展有哪些独特机遇?国际金融科技的趋势如何?传统银行和金融科技初创企业正如何探索新的合作方式?针对这些问题，Skinner先生分享了他的看法。
2007年1月9日，乔布斯发布了第一代iPhone手机，此次开启了智能手机时代。10年后的今天，张小龙开启了微信小程序的大门。
“边界”也许在五年前很容易确定，但网络技术和网络形态的每一次进步都使边界变得愈发模糊。云计算、混合云、弹性网络等新技术导致安全边界更加难以确定。
企业做大数据以来，碰到了很多的合作伙伴，大家都有疑问，你需要什么，我能帮到你什么？
