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数据分析在医药供应链中的显著作用
药品供应链及其在大数据和互操作性方面面临的挑战，产品和解决方案的产品设计，开发和测试，确保无缝处理和跟踪大批量，高度分散的事件，并促进在供应链上下共享客户价值，制药行业在采用尖端技术时一直采用缓慢，而严格的合规性和法规等障碍使这一过程变得更加困难。尽管遇到了许多障碍，但诸如药品（CPDA）大数据分析、人工智能（AI）和机器学习（ML）以及区块链之类的技术在供应链中发生的数字化转型中发挥着作用。2020-04-30 -
商业智能数据仓库和数据分析之间的区别是什么
在大数据时代，您会听到很多术语被打乱。常用的三个是“商业智能”，“数据仓库”和“数据分析”。但是，您可能想知道，这三个概念之间的区别是什么，所以让我们看一下。2020-04-30 -
AI透明度将新方法透明度问题可以归结为一个问题
一旦AI系统开始工作，开发人员就不知道内部发生了什么。AI本质上变成了带有输入和输出的黑匣子。开发人员可以看到输出通常正确地对应于输入，但是他们不知道为什么。然后，当发生一些错误的输出时，他们也不知道为什么会发生。所有这些使这样的系统很难改进。2020-04-29 -
大数据如何对包括外汇在内的金融市场产生重大影响
大数据、数据分析、金融数据分析、外汇数据分析、数据分析影响 摘要：大数据对包括外汇在内的金融市场产生了重大影响。您能否从总体上看一下大数据如何改变了交易方式？2020-04-29 -
未来得发展企业将看到客户得成功原来是一项数据得工作
不利用数据分析的公司将开始倒闭，企业将意识到，保持业务和发展业务的关键是数据优化和预测分析，社交数据、移动应用程序、CRM记录和通过高级分析平台进行的购买历史的结合，使营销人员可以了解隐藏的模式以及对当前和未来购买行为的宝贵得意见，从而窥见未来，在2020年企业将越来越多地利用这些从数据中得到得意见，来确保其当前和将来的产品和服务能够满足客户的需求和期望。2020-04-28 -
大数据受数据种类和速度与体积的影响更大
在数据量方面，大是相对的。在2020年，公司将摆脱无关的数据噪声，承认数据的多样性和速度可能令人生畏，并将采取更周到的方法来分析“有用”数据，以获取快速，有意义，整体的见解。与其花费大量时间和金钱在IT基础架构上来管理大量数据，不如说是管理数据多样性和数据流的速度，以收集有价值的见解并对它们进行有价值的工作。2020-04-28