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人工智能治理是必须的不是选择
开始进行AI之旅的组织仍可能陷入旧的“垃圾入，垃圾出”陷阱，无论是在客户服务，研发，金融还是任何其他业务领域，利用AI来推动业务增长的能力都是各行各业的一个引人注目的命题。实际上，根据我们的年度AI状况报告，随着AI重要性的不断提高并有助于做出这些决定，现在将近四分之三的企业认为AI对他们的成功至关重要。2020-11-23 -
云可以成为分析的海量数据源
不要忽视用于驻留数据仓库的驻留在云中的开放数据源，几乎所有人都意识到云计算作为内部计算能力，存储和软件的替代或补充的许多好处，云计算曾经被认为是小型公司获取计算能力的一种低成本方法，而不必投资于“玻璃屋”数据中心及其相关的资本支出，运营人员和日常维护，大型组织很快意识到，基于云的资源可以增强其内部计算能力并满足季节性需求，并根据需要向远程位置提供处理能力。2020-11-23 -
机器学习对数据的要求
机器学习可以启用新形式的预测分析，并将算法驱动的情报嵌入许多软件应用程序中。但是，没有正确的数据，正确的捕获和处理方法，这一切都是不可能的，机器学习算法使用并处理大量数据，以学习有关人员，业务流程，交易，事件等的复杂模式。然后将此情报合并到预测模型中。与模型的比较可以揭示实体是在可接受的参数范围内运行还是出现异常。2020-11-23 -
大数据对业务过去和未来的影响
在线世界已成为全球企业的市场空间，事实证明大数据是其拥有和使用的强大的工具集。几乎所有的网站和应用程序都跟踪用户的浏览运动，以记录并随后分析用户的需求和选择，大数据技术不仅包括收集数据，还包括理解和分析数据以创建用户行为模式，只有这样，它才能对企业有用，大数据应用程序开发为开发下一级别的市场研究，原型开发，产品开发和演进，用户获取和营销工具铺平了道路。因此，大多数企业都希望以更新，更具创新性的形式使用“大数据”技术。2020-11-23 -
通过数据虚拟化将机器学习的复杂性降
数据虚拟化的功能和优势如何使数据处理变得更加轻松和高效，数据湖已成为数据科学的主要数据管理体系结构，数据湖的主要作用是将原始的结构化和非结构化数据存储在一个中央位置，从而使数据科学家以及其他调查和探索性用户易于分析数据。2020-11-19 -
建立数据科学团队的六个神话
关于建立一支有效的数据科学团队，您可能已经听说过（并可能相信）这六个常识性的神话，包括从什么，到谁在工作，到他们知道的知识，以及成功所需要的事实，我们都有次接触国际象棋的记忆，规则不是太复杂，但也不是无关紧要的，当我们学习如何设置电路板以及每个部件如何具有独特的特性时，我们觉得我们学到了一些重要而又令人难忘的东西。2020-11-19