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不再浪费数据：为什么更多公司将数据付诸实践
许多公司收集数据，但终不会使用它来告知业务决策，这已经开始转移，总而言之2020年将成为历史上挑战性和影响力的一年，它也将被称为变革性的公司之一，公司和个人可以在工作和娱乐中迅速适应新的常态，并通过“远离社会”的生活方式改变人们的互动和沟通方式。2021-02-23 -
企业需要快速适应数据不断变化的业务需求
更好地了解支持人工智能（AI）的智能IT运营和自动化如何影响IT基础设施，应用为公司提供的终用户服务以及可能遇到的障碍阻止他们发挥其全部潜力，调查结果显示，有82％的受访者声称IT操作管理的首要挑战是过多的冗余或日常任务，其次紧随其后的是65％的人认为没有主动功能来检测和纠正系统问题是第二大挑战，而64％的人则认为缺乏灵活性来适应业务需求是第三大挑战。2021-02-23 -
通过有效的数据管理解决企业一致性挑战
产品经理在数据方面处于独特的位置，他们可以访问有关产品使用方式的数据，这对于产品决策的后评估非常有用，由于产品决策会直接影响其他团队的指标，因此这些信息也可以作为帮助其他团队变得更加以数据为中心并实现自己的目标的宝贵资源，在讨论产品经理的具体策略之前，让我们退后一步，考察整个企业，无论企业的决策过程或企业结构如何，始终应至少有一个公司正在努力实现的重要的高级指标。2021-02-22 -
通过可行的分析应用为您的销售团队增添动力
季度销售配额。如果您领导一个销售团队，这三个小词就具有使您流汗的独特能力。而且，如果您的团队的配额基于价值而不是数量，则您的技术堆栈和仪表板可能未提供您的代表建立和维护持续交付的管道所需的信息。2021-02-22 -
帮助人类进行医疗保健分析
医疗保健每个人都需要它，这是一个快速技术化的行业，并且每天都会产生大量数据，为了了解分析在这个重要市场中的适用位置，SaaS平台充满了各种数据，分析从业人员可以用来提高护理质量相对于以前在医疗保健分析中的主要用例，这是由计费和财务部门完成的，这有助于使从业者专注于帮助患者，而不是花费在软件产品上的时间（浪费），医疗保健分析的现状，如何改善对患者的护理以及行业发展的方向。2021-02-22 -
得益于AI和ML技术机器现在可以学习自行处理各种对象和任务
AI和ML技术都在制造领域取得了巨大的进步，并且制造商没有像现在这样的时间加入并探索各种方法来使他们的流程受益于各个领域，机器人和机器已经无处不在，特别是在制造业中，但是许多专家预测他们的进步将比他们快，事实是将自动化和动态控制带入物理世界比以前设想的要困难得多，但是随着当今的AI和机器学习（ML）的应用，这一飞速发展的步伐越来越大，该技术可能是新技术，但是其实施将对制造产生多种影响。2021-02-22