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整个数据生命周期的云原生统一存储解决方案

用于数据密集型应用程序的高性能，可扩展文件存储的创新，今天宣布了一种以快速文件系统为基础的变革性云原生存储解决方案，该解决方案统一并简化了数据管道以提高性能，繁重的工作量和加速的DataOps，经济高效的云原生平台任何规模的数据存储。
2020-10-28
非技术团队如何使用预测分析

预测分析不仅适用于数据科学家，我们将说明业务分析师和其他非技术用户如何从他们的组织数据中获得收益，每个公司都有数据，但是，原始的，非结构化的数据与真实，可行的见解之间存在很大的差距，预测分析是弥合这种差距并将数据转化为对未来的了解的一种方法，我揭开了预测分析的神秘面纱。在本文中，我将说明普通业务分析师和非技术终用户如何使用它。
2020-10-27
数据目录如何扩展发现并改善治理

人工智能和自动化使用户更轻松地找到所需的数据，我们这些年龄超过一定年龄的人还记得学校的研究项目是从图书馆卡目录开始的：那套老式的木制橱柜，长抽屉装满了经过精心设计的卡片，并遵循标准书目系统。如果您了解该系统（或在一名优秀的图书馆员的帮助下），则可以在元数据级别上进行大量研究，然后再遍历图书馆堆栈以查找所需的实际书籍。您可以使用该系统了解书籍主题之间的关系，还可以发现一本非常适合您的报告的意外书籍。
2020-10-27
大数据赋予所有人自信的决策权

关注这五点可以帮助您的企业成功地使其数据科学民主化，我们生活在一个时代，人们，地方和事物在数字化方面比以往任何时候都活跃。结果，数据量正以惊人的速度增长。IDC在去年11月发布的一份报告中预测，全球数据领域将从2018年的33 ZB增长到2025年的175 ZB。数据的大小和复杂性已经超出了人们从中得出有意义的结论的能力。挑战在于使该数据“易于阅读”以提取有用的信息以支持决策。
2020-10-27
为了充分利用数据和分析企业必须开发知识和技能

当今的组织正在投资于技术和功能，以利用数据分析来保持相关性和竞争力。每天我们都会见证成功的用例，但是我们也收到无法达到其数据和分析目标的组织的来信。事实是，期望与现实之间存在巨大差距-还有很长的路要走。
2020-10-27
通过强化学习赢得商业游戏

机器学习通常通过教计算机赢得比赛来证明。现在是时候使用机器学习来赢得业务了，在整个人类历史上，我们一直对游戏着迷。他们让我们设定了目标目标和测试策略，以查看哪些是优越的。有些游戏本质上相对简单，获胜策略有限；其他则更复杂。
2020-10-26

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