【对话Teradata高管】重磅推出三大新变化 让客户更灵活随需而变
【美国医疗保险的大数据实践】好的医疗保健服务离不开预测性分析
【对话Teradata高管】我们很幸运，这是一个“大I小T”的时代
Tableau 携手神州数码 推进中国商业分析发展进程
【2017 Teradata大数据峰会直击】Teradata专注提升数据分析能力，致力挖掘客户业务价值
Tableau定价结构的转变 是自身需求还是市场使然？
重塑协作体验 IBM Domino/ Verse开创认知邮箱应用平台
混合云分析：帮助客户实现自主云战略的利器
数字化转型的分析和领导授权
将分析成果转换为企业成功的五大步骤
缓慢的数字化转型带来的现实挑战
从三大行业谈“数据-分析-价值”的三重境界
沃尔沃：利用物联网确保驾驶员安全，开发“专为客户设计”的汽车
DHL Express：从全球财务转型中获得洞察
当Watson AI涉足商业应用
供电创新：Enedis如何为法国95％的地方供电？
“数字化”并不是唯一的互动渠道！
Verizon：先进的分析技术实现数字化收益，帮助客户革新生活方式
AI很热门 运用需理智
从2016年首席信息官调查结果看公有云服务的崛起
在认知和云改变一切的时代 如何通过选择IT架构实现开源众创
企业的数据科学团队如何挖掘数据价值
Gartner调查显示：迎接数字生态系统浪潮 中国CIO蓄势待发
当我们谈论“认知型基础架构”时，我们在谈论什么？
2017年分析型数据管理解决方案（DMSA）魔力象限（上）
Teradata发布开源Kylo软件 实现数据管道快速搭建与管理
Tableau预测：自助式大数据分析时代正在来临
SAS进入开源分析工具领域 是冒险还是必然？
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凤凰涅槃：2017年数据分析十大新趋势
并非所有的机器学习和AI项目都会取得成功
年度数据仓库市场格局新鲜出炉 论技术论实力谁更受青睐？
数据科学挑战重重 get新技能成当务之急
2016年度SAP十大事件回顾
2017年十大ERP系统排名 哪边风景独好？
Amazon引入Athena 是否意味着AWS云上Hadoop的终结？
CISO必须评估风险并鉴别“真实的”安全预算
2017年 GPU技术将成为分析领域“新宠”
从2016大事件看预测分析模型怎么不灵了？
AI是否能在创新领域占据一席之地？
实现自助BI治理 IT和业务部门谁说了算？
SAP Business Objects Cloud：增强创新分析功能
Louisiana州使用GIS软件构建防洪灾地图
应对数字化革新的浪潮 业务和IT部门怎能“袖手旁观”
边缘计算产业联盟：引领边缘计算产业发展 深化行业数字化转型
Cask框架：加速构建Azure HDInsight数据管道
让认知应用发挥作用的最大障碍不是技术是业务
SAP SME峰会上揭了SAP Anywhere的哪些“短”？
Hadoop生态系统中的容器和微服务 玩出哪些新花样？
不要让糟糕的数据仪表盘设计搞砸你的报告
Tableau数据可视化软件拥抱机器学习
美国大选中预测模型几乎“全军覆没”，究竟哪里出了问题？
2015 IDC全球商业智能及分析工具软件市场份额调查
数据可视化在大数据环境中扮演着重要的角色
2016年技术创新奖项花落谁家？Ventana Research揭晓答案
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对于IBM的认知应用 用户依然是“摸着石头过河”
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Pentaho 7.0更新：数据准备和分析两不误
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实时流处理加速大数据分析 用户有哪些期待？
2017年十大战略科技发展趋势 你更关注哪一项？
从概念到应用 一站式区分大数据和BI
运动数据分析总有效？也许是个伪命题
政府数字化转型：一次观念和科技的碰撞
大数据架构扩展 数据治理引人关注
数据可视化 让预测模型构建事半功倍
SAS CTO解读: 统计建模和机器学习到底有何区别？
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HPE出售Vertica分析业务 真的是开源软件的增长使然？
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里约奥运英国赛艇队傲视群雄 大数据分析也是幕后英雄
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