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大数据-2021年开放和免费的数据收集将推动未来的创新
需要大规模收集数据以跟上其业务增长和在线竞争的步伐，但是为了使企业有效地利用在线数据，首先需要可访问该数据，而不是对其进行阻止。如今，尽管企业自己收集公共数据，但企业经常禁止进行公共数据收集尝试。这种情况是由两个主要因素引起的：作为安全预防措施的一部分，持续需要阻止恶意或欺诈性在线活动，以及这种公共数据有助于公司竞争优势的观念.2020-12-22 -
人工智能-当企业寻求重新开放和收回足够收入来源
他们将需要利用智能技术实时收集关键见解，从而使他们能够这样做，采用人工智能（AI）技术可帮助引导公司了解其确保客户和员工安全的策略是否有效，同时继续促进增长，随着公司认识到AI有助于缓解公司政策管理和合规性，确保安全并发展客户体验的独特能力，我们将看到各行业AI普及率不断提高。2020-12-22 -
以获取见识反思和对可能发生的事情的预测
面临着众多和全球挑战，但是大数据行业在进入2021年之前会有很大的惯性，为了让我们有价值的读者对进入明年的重要新趋势有所了解，即使只有一半实现，明年的大数据注定也将是令人兴奋的旅程。2020-12-22 -
实施大数据项目的5个实践
即使公司开始实施大数据计划，许多公司仍未回答有关如何从中获取业务价值的问题，企业一直在寻求通过实施大数据技术和相关解决方案来提高效率和流程的方法，当然，这些机会面临着各种计划挑战，并且在财务成本，实施噩梦和人员问题方面，项目的代价可能很高，这些实现通常会惨遭失败，他们落后于进度，超出预算或没有达到业务期望，为了确保成功实施，您的项目团队必须能够通过遵循以下五个实践来解决有关大数据项目的紧迫问题。2020-12-21 -
混合云存储方法可以帮助您控制成本并增加灵活性
混合云 存储及其可以为企业节省数百万美元的宣传不乏不足，这是一个吸引人的主张，尤其是现在，经济压力将继续驱使CIO和CFO寻找以更少的钱提供IT功能的方法，政府法规和合规要求将继续要求这些CIO，CSO和CFO保留数据的时间越来越长，从而在预算持续下降的同时增加存储成本，从而继续给它们带来压力。2020-12-21 -
揭秘数据完整性和数据质量之间的差异
尽管许多人互换使用数据完整性和数据质量这两个术语，但必须牢记两者之间的一些重要区别，当今的企业正在利用数据来支持其业务的几乎所有功能，从通知更好的决策流程到增强客户体验，数据已成为任何现代组织的命脉驱动结果，但是如果不信任该数据，则存在重大风险，如果公司利用的数据缺乏这一重要组成部分，则在制定业务决策时弊大于利。2020-12-21