Quantitative and Qualitative Data: A Vital Combination

Understand quantitative and qualitative data and why they matter to your success.

Feet with arrows on street
Builder Education | 7 min read

Analyst, Scientist, or Specialist? Choosing Your Data Job Title

In The Future of Work, we explore how companies are transforming to stay competitive as global collaboration becomes vital....

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Sisense Products | 4 min read

Answers to Common Questions About Sisense for Cloud Data Teams

Periscope Data is now Sisense for Cloud Data Teams, offering these vital experts enhanced tools for advanced data analysis.

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Blending Art and Science: Using Data to Forecast and Manage Your Sales Pipeline

Nowadays, sales is both science and art. Best practice blends the application of advanced data models with the experience,...

Adam Murray avatar image Adam Murray
How to Plan a
カテゴリーなし | 1 min read

BI プロジェクトの成功を計画する
(および管理する)方法

BI 専門家のための3つの手順ガイド 新しいビジネスインテリジェンスの取り組みやプロジェクトを始めることは面倒な場合があります。アジャイル BI と迅速な勝利を頑なに信じている一方で、BI 担当者と事業経営者の両方がまずそのニーズや期待を同じにし、組織が何を達成したいのかを理解することが重要です。嬉しいことに、効率的なビジネスアナリストは1日か2日でその仕事を終えることができます。 結局、スキーマや、計算、表に没頭する前に、最初にするべきことは、ビジネスで何を達成したいかを実際に理解することです。このことは不可解にも明らかなように聞こえるかもしれませんが、ちょっと立ち止まって、自分達の KPI が現在のプロジェクトに関連しているかどうかを考えることなく、組織がこの手順を飛ばして、KPI Dashboardの作成に進んでいる回数を聞いたら驚くことでしょう。 これは、当座の問題に必ずしも適用されない、以前の会社やプロジェクトから得た、最終結果の概念をある程度最初から考えている重役やアナリストによって生じることが多くあります。覚えておいてほしいのは、プロセスは常にビジネスで始まり、ビジネスの役に立つ必要がある、ということです。測定基準は、組織に適合する必要はありますが、その逆はありません。作成するのが最も簡単なものではなく、ビジネスで実際に必要とされている BI ソリューションを受け入れるのには、十分な柔軟性が必要になります。 さらに面倒なこともなく、BI プロジェクト成功を計画する方法をご紹介します: ステップ 1:主要な利害関係者へのインタビュー 必要となるもの:専念 完了までの時間:...

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技術者の話 | 4 min read

Q&A: Data Dictionaries and the Big Data Lifeline

Data Dictionaries. Sounds like a blast from the past, right? Wrong. This simple, long-standing tool is even more relevant...

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eBay Auctions
GoFigure! | 5 min read

Going Once, Going Twice, Sold! Strategy Behind Winning eBay Auctions

If you’ve ever participated in a live auction, you know there’s some strategy involved in order to win the item...

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技術者の話 | 3 min read

Two Approaches to Scalable Database Design

Any form of application used for data analysis is stringently dependant on its ability to retrieve queries fast. However,...

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GoFigure! | 5 min read

Building A Kickass App – It’s Not Just a Popularity Contest

Don’t believe everything you hear – the smartphone and mobile app industries are alive and kicking. Despite the rise...

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The Case for Automated ETL vs Manual Coding

Since the emergence of the first automated ETL tools, the data science community has debated the merits of using...

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