话题： 大数据
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数据挖掘规则正在改变 人工智能技术更需信任
2017-07-12 | 作者：Don Fluckinger | 翻译：乔俊婧随着特朗普政府和国会与互联网服务供应商合作的展开，逐渐放宽了对用户搜索历史的管制，数据领域可能会进一步扩大。
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建立良好的数据基础 避免人工智能分析偏差
2017-07-10 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧有偏差的数据样本或模型开发实践可能会给对人工智能感兴趣的企业带来麻烦，并削弱该技术的投资回报。
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Xworld大会：人工智能已“火” 未来还会远吗？
2017-07-07随着移动互联网、物联网、大数据、区块链、人工智能等新技术的层出不穷，一场以大数据和人工智能为代表的智能革命正在悄然发生，人、社会、商业又一次迎来了进化拐点。
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2017首届Cloudera北亚数据科学周开幕 Strata Data Conference将再掀高潮
2017-07-06 | 作者：Cloudera机器学习和分析平台提供商Cloudera今日宣布首次2017年Cloudera北亚数据科学周开幕。
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Forrester 2017年第二季度实时交互管理报告：Teradata获赞“最强大脑”
2017-07-06《Forrester 浪潮：2017年第二季度实时交互管理（RTIM）报告》依据32项评定标准对最具影响力的RTIM供应商进行分析与评分。
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SAP DCI：帮助葡萄酒专卖店探寻客户真相
2017-07-05 | 作者：Jim O'Donnell | 翻译：冯昀晖许多企业发现通过大数据分析和数据治理，可以使他们以新颖的方式获得真知灼见。纽约的一家葡萄酒专卖店就通过SAP DCI数据即服务实现了利用大数据提升营收的愿望……
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数据湖治理：大数据团队的必修课
2017-07-04 | 作者：Craig Stedman | 翻译：张亮亮数据湖中大量的原始数据可用于不受约束的探索和分析。但一切并非那么容易：为了避免信息混乱，所有数据需要编目和管理，而这项工作通常需要大数据团队手动完成。
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Spark在基因组数据分析应用中大有可为
2017-06-21 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧科学研究人员需要强大的大数据架构来应对挖掘和分析基因组数据的挑战，有人说Apache Spark引擎非常适合这项工作。
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【对话Qlik高管】拥抱数据分析新时代 让企业听到数据的声音
2017-06-19 | 作者：乔俊婧进入数据分析的新时代，企业需要听到数据的声音，能够对庞大的数据源进行深度分析，将数据真正应用于现实并基于数据做出真正有影响力的商业决策。
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【Gartner调查】后应用时代，企业移动应用数量并未增加
2017-06-19 | 作者：GartnerGartner最新移动应用调查显示，全球超过四分之一的企业在过去12个月内未创建、定制或虚拟化任何移动应用。
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