标签： 大数据
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企业AI之旅 从转变思维方式开始
2017-04-27 | 翻译：杨宏玉许多企业尝试过在其业务流程中使用人工智能工具，但过多的数据以及企业内部的阻碍，往往会导致尝试以失败告终。
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将数据科学和AI“拒之门外” 寻求数字化变革只能是空谈
2017-04-25 | 作者：Valerie Silverthorne | 翻译：冯昀晖这是一个快速变化的世界，我们拥有太多的信息。Soasta公司CEO Tom Lounibos给寻求数字变革的客户提供了“接地气”的方案：实践。
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从AI技术中获利 你准备好了吗？
2017-04-20 | 翻译：冯昀晖人工智能似乎无处不在。我们在谷歌搜索框中输入内容的时候，它好像知道我们在想什么；亚马逊有自己的推荐引擎，它知道你想买什么……
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缓慢的数字化转型带来的现实挑战
2017-04-17无论是著名的摩尔定律，还是我们自己用于大规模分析的感知型企业成熟度模型——都具有无数的框架，以便理解创新和突破是如何相辅相成，推动数字化的快速增长。
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数据科学DevOps：为什么说分析操作是实现业务价值的关键？
2017-04-16按照目前的现状，以数据为中心的企业将努力跨越一个鸿沟——这个鸿沟存在于目前被认为是有效的数据科学，以及分析成为不断优化的业务运营的基本框架的内在组成部分的主观感觉之间。
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从三大行业谈“数据-分析-价值”的三重境界
2017-04-14 | 作者：乔俊婧无论是航空、快递还是传统的金融行业，都是服务行业中非常典型的数据驱动型行业。激烈的竞争促使这些行业拥抱数据分析，以实现数字化转型
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处理大数据 现有的数据集成框架还远远不够
2017-04-06 | 作者：Craig Stedman | 翻译：乔俊婧对于初学者来说，大型数据架构通常包括内部系统和外部数据源的组合。除结构化交易数据之外，它们还添加了各种类型的非结构化和半结构化数据。
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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
2017-04-05对于面对异常激烈竞争的电信运营商而言，由于它们目前的收入正在下滑，寻找新的收入来源就变得更为关键。财富杂志排名第15强企业Verizon也不例外。
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《数据价值》2017年3月刊·当预测模型失败了
2017-03-29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。
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拥抱开源 DevOps引领大数据生态系统
2017-03-27 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：乔俊婧为了继续推进大数据工程，团队需要非常认真地追求DevOps的信条，尤其是要求数据工程师和IT架构师负责将创新思想运用到生产过程中。
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《数据价值》2017年9月刊·HR也搭上AI这班“顺风车”
人工智能应用程序为一系列业务流程提供了宝贵的洞察力和帮助，而今天的应用只是冰山一角。而且AI不是人的替代品，AI将补充人类的工作或接管不需要复杂决策技能的重复性任务。
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《数据价值》2017年3月刊·当预测模型失败了
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。
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《数据价值》2016年10月刊·窥探未来的水晶球
企业可以利用Hadoop以及所有与它相关的技术设计大数据环境，以满足其特定的需求。但把所有的技术集成在一起并不是一件容易的事。
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《数据价值》2016年8月刊·拉近与数据之间的距离
企业想要从大数据中发掘价值，提升商业洞察，离不开分析软件和云技术的支撑。
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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。
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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。
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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。
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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。