最新动态NEWS
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AI在智能自动化中扮演的整体角色
人工智能在智能自动化中扮演的不可或缺的角色，以及智能自动化（结合了AI和RPA）的增长水平（可能在2021年出现），和管理解决方案，使企业组织能够快速，准确地识别，设计和管理高价值的自动化，以扩展其RPA计划的范围和影响，到2020年COVID-19将会在全球范围内引起轩然大波，迫使各行各业的企业应对供需激增，远程劳动力和市场波动，这一年将被牢牢记住。2021-04-19 -
通过运营数据存储提升业务分析
通过提供来自多个来源的中央数据存储库，ODS可以成为您的业务信息系统的不可或缺的枢纽，数据是当今每个企业的命脉，其管理和治理是可以通过业务分析帮助提高效率的主要因素，但是数据管理流程可能很复杂，数据准备也已成为IT团队和用户中的热门话题，他们必须确保数据已准备好用于商业智能（BI）和分析，就其本身而言，原始数据通常在业务领域中是相对无用的，因为原始数据必须经过多个流程才能将其转换为支持业务决策的见解。2021-04-19 -
云商务智能实践体系结构和功能
公司不能仅仅依靠数据科学家来满足组织决策管理的要求，商业和知识工作者需要能够使他们自己分析和操纵数据的能力，以便更快，更了解知识的决策，这些要求将迫使所有企业投资视觉数据发现工具，以实现终用户自助服务。2021-04-15 -
减少大数据障碍的四个步骤
知道从分析中利用洞察力的重要性但尚未启动计划的公司可能会被其他接受大数据的公司吹捧的早期成功所吓倒，如果您知道您的组织需要提高其分析能力，那么您可能与其他所有人相比并没有那么遥远，尽管我们的印象失真，但许多其他情况处于类似情况，仅依赖于管理直觉或基本电子表格，而不是依赖使用大量，流式，非结构化数据的复杂说明性模型。2021-04-15 -
数据分析成熟度的基准
各种规模和行业的公司在分析成熟度上都处于不同阶段，无论您的组织处于分析过程的哪个阶段，分析师和行业会议通常都会提供机会来确定企业的能力如何堆叠，并帮助您从同行中发现新的改进和培训机会，与我们的专家进行互动并从中获得见识，他们将讨论可帮助企业更好地将分析应用于其业务模型的新工具和技术。2021-04-15 -
速度需求更快的数据探索
我们所有人都希望在我们与数据的日常交互中实现“以思想的速度进行洞察”，鉴于当今生成的数据量，速度，复杂性和种类越来越复杂，迫切需要快速探索数据，以便用户可以将其数据挑战转化为增长机会并更快地获得洞察力。2021-04-15