话题： 大数据
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关于2018年及之后的热门科技预测 IT企业和用户怎么说？
2017-10-23 | 作者：GartnerGartner公布关于IT企业和用户在2018年及之后的热门科技预测。此次Gartner的热点预测将促使各企业机构不再仅考虑技术的采纳，而是重点关注那些在数字世界中对人类意义重大的问题。
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消费软件公司瞄准企业业务分析 扮演角色举足轻重
2017-10-23 | 作者：Ed Burns | 翻译：杨宏玉当企业希望缩减复杂大数据和机器学习工具的管理开销时，专门提供相关基础设施的软件供应商就会望风而动。
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Gartner公布2018年十大战略科技发展趋势
2017-10-20 | 作者：GartnerGartner公布了将在2018年对大部分企业机构产生显著影响的首要战略科技发展趋势。
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用了多年的数据指示器软件，可能真的用错了
2017-10-18 | 作者：Ed Burns | 翻译：杨宏玉数据指示器软件已经存在很多年了，许多企业可能认为，现在指示器的实现是全自动的，无需人为干涉。但他们错了，这种观点可能会带来严重的问题。
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举一反三，大数据算法正在谨慎前行
2017-10-17 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：杨宏玉大数据算法是最近一些技术的核心。数据分析团队越来越需要深入研究算法的工作原理以及它们所需要的数据。
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是时候重新审视BI仪表盘的用法了
2017-10-13 | 作者：Ed Burns | 翻译：杨宏玉BI仪表盘仍然是大多数企业的首选，不过，大数据的新兴趋势正迫使BI和IT团队重新考虑如何构建和使用BI仪表盘。
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《数据价值》2017年9月刊·HR也搭上AI这班“顺风车”
2017-09-30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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当人工智能遇上人力资源管理
2017-09-28当涉及到人的绩效时，不仅要掌握正在衡量的方法，而且还要掌握如何在指标的最终价值上产生巨大的变化。
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数据科学和分析并不完美 但一定很有用
2017-09-28 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧实现业务交付的数据科学和分析并不一定是完美的，专注于实际分析可以为企业带来很大的收益。
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和首席技术官面对面 聊聊Kafka流数据处理
2017-09-26 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：杨宏玉Kafka最初是一种消息传递总线，处理LinkedIn的大数据。现在，Kafka支撑着更广泛的功能。Confluent CTO Neha Narkhede将Kafaka归类为一种数据流处理平台。
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