零售和CPG数字化转型正以惊人的速度发展

从而改善了购买体验和零售供应链。零售业正在店内和配送中心采用机器人和自动化技术来提高效率，提高工人生产率并改善店内商品销售，零售系统研究正在提供洞察力，目前的零售业大部分分布在互联网，很多的零售商已经把业务全部转移到网上，这样一来我们通过对互联网大数据的分析就很直观的了解到零售业大数据的发展，数据分析师可以帮助他们了解该技术的发展方向，推动变革的人以及预期的预期结果。机器人自动化部署的全面视图。CPDA数据分析师可以帮助你通过数据生命周期的角度来开发数据驱动的方法。

现今大数据时代企业需要一种新的方法来解决企业内存在的问题

企业数据云释放了数据的力量，可以更好地为客户服务，以更高的效率运行并增强安全性以保护您的业务：它针对混合和多云环境进行了优化，可在私有环境中提供相同的数据管理功能和公共云它允许多种分析功能在源头上对同一数据进行协作，从而消除了代价高昂且效率低下的数据孤岛，它在所有环境中都保持了严格的企业数据安全性，治理和控制。它是100％开放源代码，具有开放计算功能和开放式存储，确保零供应商锁定和的互操作性。

企业需要混合云和多云的经济学

重点介绍了现代企业所面临的机会混合和多云战略，超过一半的企业正在追求集成的混合IT策略，而且超过70％的企业部署了涉及多个提供商的公共云策略。企业希望为他们的特定需求选择的可用技术，而混合和多云方法是的策略。阅读此报告可了解混合和多云战略的经济和商业机会，了解其他公司如何利用数据模型获得成功的示例，并收集有关开发适合您的组织的混合和/或多云战略的建议。

扩展云中的分析视野

超越传统数据仓库的发展-特别是寻找利用云计算和相关服务的方法，以通过数据发现来补充传统数据仓库，并与新的类别的用户，并发现新的用例，以从数据中获取优势。我们将把云作为预见集成高级分析的平台的经济，性能和竞争性业务优势进行研究。

大规模云用于现代数据仓库

大约四分之一的受访组织将数据仓库专门部署在云上，另一个季度有一个混合数据仓库，可在本地和云之间的数据平台之间分发数据；许多规模和行业的组织都在继续对其数据仓库进行现代化改造，因此他们可以跟上数据的不断发展和分析中数据驱动的实践的发展和自助服务。这两个趋势是相交的，因此数据仓库的现代化和云的采用常常是齐头并进的。这主要是因为两者都试图确保极高的可扩展性，降低管理和平台成本并支持新的业务分析。