作为一个平台，为可见性和透明度提供了难得的机会。通过将 作为单一记录系统，IT 组织正在收集比以往更多的有关其服务质量和交付以及组织效率的数据，并将其整合到一个统一的数据源中。 作为一个平台，为可见性和透明度提供了难得的机会。通过将 ServiceNow 作为单一记录系统，IT 组织正在收集比以往更多的有关其服务质量和交付以及组织效率的数据，并将其整合到一个统一的数据源中。 然而，虽然整合的数据源提供了巨大的机会，但如果没有适当的报告和分析，这个机会就会白白浪费。因此，每个 ServiceNow 管理员都需要熟悉分析 ServiceNow 数据的各种方法，以便从 ServiceNow 中获得最大价值。 在本文中，我将概述和比较用于报告和分析 数据的可用方法。我将从 提供的工具开始。要充分利用您的数据，您很可能需要超越内置功能。 我将讨论三种方法 更多阅读 中国会计准则委员会...
与往年类似数据质量 可能再次赢得商业智能行业最受讨论话题的最高奖项。不幸的是，它变得和通常的“在 BI 项目中不要做的前 X 件事”一样无聊。然而，出于同样的原因，这些文章被一遍又遍地写，我们必须不断地讨论数据质量，因为我们仍然看到多年前的同样错误。 与往年类似， 数据质量 可能再次赢得商业智能行业最受讨论话题的最高奖项。不幸的是，它变得和通常的“在 BI 项目中不要做的前 X 件事”一样无聊。然而，出于同样的原因，这些文章被一遍又一遍地写，我们必须不断地讨论数据质量，因为我们仍然看到多年前的同样错误。 您可能想知道：“我们现在还没有纠正这个问题吗？” 好吧，尽管出现了缓解我们对数据质量的担忧并提供保证的工具，但通过我们微妙的不一致、糟糕的数据收集方法以及我们总体上缺乏时间和资源来解决问题的根源，这个话题仍然保持着相关性。 我仍然愿意相信有 组织拥有原始和完美的数据，但在不同规模、行业和地点的组织实施了许多商业智能之后，我了解到这只不过是一厢情愿的想法。数据质量已经存在很长时间（大型机和地址数据，有人吗？），现在随着数据量的爆炸式增长（例如“大数据”），我们可以肯定数据质量将在未来几年内一直是讨论的话题来。 更多阅读 汽车行业的人工智能 人工智能正在永远改变汽车行业...
