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成功进行分析项目的五个关键要素
企业数据是多种多样的，复杂的，并且常常超越部门的孤岛和业务范围，数据也可能是愚蠢的，除非将其用作企业资产。只有在自上而下的协作型组织生态系统中才能实现其转型价值，将数据工程和分析与领域专业知识相结合，卓有成效的分析项目重新调整了组织的文化，以确保每个人都知道数据的价值以及如何充分利用数据。2020-06-16 -
通过机器学习提高可靠性并改善维护成果
公司如何不再仅依靠传统的设备维护实践，而又必须将操作行为纳入使用机器学习部署数据驱动的解决方案中，预防故障的迫切需要从猜测变为数据驱动的事实。2020-06-16 -
人工智能不应该受到监督
曾经有一段时间，人工智能是一个遥不可及的梦想，是一种虚构的小说。人们将其生动地视为繁荣昌盛的一部分，但现在情况不再如此。由于各种因素，包括但不限于负担得起的存储和计算以及大数据增长，人工智能现在已经并且越来越流行，在这个阶段它成为公司和个人的宝贵组成部分，同时也以的方式影响着日常生活。2020-06-16 -
“为什么”在大数据和机器学习时代是一个经常出现的关键词
“五个为什么”审讯技术仍然与当今的大数据和机器学习时代，其目标是为面临大数据，机器学习的数量，速度和多样性挑战的组织提供预测性维护解决方案的认知平台。2020-06-15 -
通过四个步骤将PB级数据移至云
各种规模的组织都在越来越多地使用公共云基础架构，但是拥有数百TB或PB数据的组织发现向云的迁移比想象的要复杂，破坏性和灵活性差，云存储的商业价值是可取的，但是大数据量给迁移，兼容性和敏捷性带来了巨大挑战。2020-06-15 -
企业投资大数据的三大理由
大数据很重要。无论您是否知道，这都是您生活中的重要部分，您今天在上班途中是否使用过GPS？您在午餐前写了几条推文？您能记得您打开并回复过多少电子邮件吗？所有这些动作都是在不知不觉中创建的数据的一部分，但是仍然漂浮在新生的数字时代的以太中。2020-06-15