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人工智能可以“复制”人类创造力？先从音乐合成说起……

人工智能和创造力似乎不搭边，但是一些人工智能开发人员试图表明，机器实际上可以复制人类的大部分创造力。
人工智能项目需要建立在良好的数据基础之上

人工智能技术纵然火爆，但只有那些打下了坚实基础的公司才会获得这种颠覆性技术的回报。
数据太多Hold不住？Hadoop数据治理来“救场”

当LinkedIn还是一家规模较小的公司时，它从社交网站上获取的数据是如何被格式化和结构化的，似乎并没有人关注。
数据治理为什么要“秘密”进行？

无论你如何构建治理环境，都需要对数据进行管理。但数据管理团队越来越多地以微妙的方式实现数据治理，以避免被商业用户视为“数据警察”。
BI数据治理很重要私营企业该如何下手？

关于商业智能数据的治理，私营企业可以从公共部门的数据管理实践中吸取宝贵的经验教训。

大数据时代成功的三重境界

当数据蜂拥而至，你看到的是机遇还是挑战？无论是对传统行业还是新型行业来说，大数据是一种手段，而不是目的，如何实现数据的价值是抢占市场先机的关键。成功，来自“数据-分析-价值”三重境界。”

[深度专题]| 2017-09-21
特玛捷票务：在云端利用运营成本、绩效和分析及数据获得洞察

你听说过云吗？如果你从事于数据和数据分析领域，云就是最近人们经常谈论的话题。但是谁把云使用地很好呢？他们正在如何使用云呢？从本地软件转换到云容易吗？

[技巧]| 2017-09-21
汉莎集团：连接欧洲和世界，以客户为业务中心

“大数据花钱。大数据分析赚钱。”你听说过比这更真实的陈述吗？那深刻的至理名言出自汉莎集团全球销售商业智能应用主管Heiko Merten。

[技巧]| 2017-09-21
赛诺菲：促进医学进步和突破以帮助人们拥有更健康的身体

在任何行业，更快的上市时间都是至关重要的，但在生物制药行业，不仅仅是这样，更快的上市时间可以改善病人护理，甚至改变病人救治的结果。

[技巧]| 2017-09-20

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大数据时代成功的三重境界

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乘风破浪！拥抱数据洪流

全球产生的数据量达到惊人的地步，2013年生成的数据总量约为3.5 ZB。到2020年，保守估计，全球年数据量将达到44 ZB。企业该如何在大数据的时代取胜？
大数据分析释放数据的“力“与“美”

如何释放大数据的“力”和“美”？不妨从大数据分析的重要性、业务价值以及成功客户案例三个方面谈起……
预测失败的锅谁来背……

越来越多的企业选择构建可支持预测分析、数据挖掘和机器学习应用程序的大数据架构，这些架构逐渐改变着数据管道以及数据准备步骤。

随着大数据环境的不断发展，集成和准备分析数据的工作正在发生显著的变化。

技术指南：从大数据到快数据

NoSQL数据库公司VoltDB副总裁John Piekos结合多年技术经验，论述了快数据给现代企业架构带来的挑战，他认为，相比于数据规模的爆炸式增长而言，数据速度的快速变化和增长才是数据分析行业面临的主要挑战。
医疗行业BI应用案例集锦

本次技术手册汇总了医疗行业BI用例，包括Oracle EBS部署、惠普Vertica分析平台使用、数据库虚拟化技术、大数据分析技术、物联网技术等。
可视化指导手册：将数据整合到业务的新方法

可视化需要变成为一种引领成功的战略，而不仅仅是一种制作图表的活动。如何从数据驱动转变为决策可视化驱动呢？本手册将告诉你其中的11个要点。
零售行业BI应用案例集锦

零售行业销售点（point of sale）多、数据类型复杂、渠道广泛、数据规模巨大，变革传统BI的需求更加强烈。在这本集锦中，我们介绍了可口可乐公司、无印良品、宜家家居和乐购百货的BI应用实践。

对话百分点刘国栋：大数据和人工智能浪潮下的BD-OS进化

数据已经成为新的商业时代中最主要的生产因素，有了数据主导权才能保证商业的竞争，在此基础上进行持续的创新。
2016年开源大数据市场竞争拼什么？咨询能力！

天睿公司（Teradata）旗下的大数据咨询公司Think Big宣布正式启动大中华区业务，国内大数据市场对开源技术的接受程度如何？Think Big又将如何开展针对中国市场的服务？
为何中小企业还未从大数据变革中受益？

Digital Exhaust一书的作者、技术顾问和演说家Dale Neef 解释了为什么大数据的优势在很大程度上并未在中小企业中显现，并对这些企业应该做些什么给出了建议。