机器学习管道和商业智能仪表板在当今的数据世界中引起了极大的关注
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2020-12-29
用于前沿的ML用途，但是在实践中，机器学习工程师可能难以获得良好的性能，并且可能花费数月的时间来尝试手动调试问题，相反工作表明了自动模型优化服务如何轻松地添加新硬件并立即提供出色的模型性能，NLP平台和ML模型将错误减少到百分之一以下，机器学习和人工智能领域的，该公司宣布了一项正在申请专利的突破性纠错工具，用于处理来自光学字符识别系统的文本数据，自然语言处理平台和专有的机器学习工具，可以自动检测和纠正所犯的常见错误，从而将字错误率提高到少于百分之一，这提高了对数据进行分析的可靠性和实用性，并降低了使用这些工具的公司的违规风险。
随着客户将更多工作负载移至云中扩展了混合多云功能
使客户能够使用新的云原生功能跨异构技术和公共云提供商访问数据和分析，客户可以连接到大量新数据源，无论数据位于云中，在多个云中，在本地还是在它们的任意组合中，都可以及时且经济高效地连接到分析，随着企业越来越多地将其全部或部分数据基础架构移至云或多个云中，不同数据源和处理引擎的数量不断增加，对及时访问数据的需求也在不断增加。公司需要能够同时，大规模地连接，访问和组合来自所有数据环境的信息，以实现真正有效的分析。这种对数据源的可扩展，并行访问帮助公司将数据作为资产来利用，从而为他们提供做出业务决策所需的信息。
数据基础架构和处理环境反映了复杂性
对于这些企业，这不是一种的数据分析方法。他们要求能够同时在云，多云，混合或本地环境中查询任何环境中的多个数据源，而又不牺牲速度或准确性，并且要以的成本进行，通过高速数据结构进行云原生更新，我们继续为客户提供的选择和灵活性，使他们可以选择何时何地访问其数据，同时还消除了数据移动并提高了性能-优化成本和交付重要的分析。
平台通过基于AI的聊天功能增强了全渠道功能
通过自动聊天体验与客户互动，该体验可以快速了解购物意图，并可以通过电子商务，销售中心或其他渠道平稳地切换至购买。这些进步提高了总销售额并降低了成本，同时获得了用户的积极反馈，通过利用AI推动基于聊天的对话，我们能够在2020年使渠道增长106％，而无需其他销售代理商，于我们来说，通过在一个适当的时间在一个正确的用户面前显示正确的信息的好处，使用户兴奋地参与其中，从而转化为更快乐的客户和更有利可图的营销活动。
推出用于快速数据提取的Flex代码数据连接器
分析机器学习管道和商业智能仪表板在当今的数据世界中引起了极大的关注和关注，但是数据摄取和统一的基础工作仍然为大多数项目增加了严重的延迟和复杂性，虽然许多数据复制工具都可以很好地将数据从常见的平台中复制出来，但对于企业而言，有价值的数据却越来越多地不是以标准格式或标准平台提供的，我们的弹性代码数据连接器框架通过消除跨更大的数据环境的数据摄取和统一的负担，消除了整个数据生命周期的瓶颈，并使数据团队能够将更多的时间花费在推动业务发展的分析和见解上，从而改变了游戏规则前锋。
元素启动元素统一
围绕上下文化的工业IoT数据进行了整合，首次为工业提供了关键的企业集成和治理功能。这为他们提供了丰富的见识，使操作更智能，更高效。通过将跨行业运营的传感器生成的先前孤立的关键时间序列元数据与企业资产管理等已建立的IT系统进行集成，IT和OT团队现在可以轻松地使用整个整个工业物联网环境中记录的整体元数据系统进行协作，企业数十年来一直在努力解决的独特IT / OT数据管理问题，没有一个通用的框架或数据记录系统可用于工作，而且坐在他们自己的仓库中时间已久，因此他们无法合作，从而使工业企业无法实现其运营的数字化转型。
营销团队提供直接数据访问和独立数据探索功能
模板使营销人员可以快速开始使用，而无需数据分析师的帮助即可轻松地从仪表板导航到独立的数据浏览，公司致力于帮助营销人员发现新的，有力的见解以及对营销用例，在很难区分哪些用户来自纯粹的收购基础以及哪些用户是从现有帐户中推荐出来之前，现在我们可以对此进行查看，并可以轻松跟踪付费渠道之间的转化，我们终可以将整个购买者旅程联系在一起，从对我们品牌的印象到购买时间，甚至是整个客户生命周期的营销，加速和扩展业务转型以及为组织实现超自动化铺平道路方面的潜力是无限的，它将为企业提供竞争优势，因为他们可以迅速了解其视频，图像，音频和文本内容。