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彰显自然语言处理商业价值的5个成功事件
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-16 热度：161
这五个组织使用了自然语言处理(NLP)来更好地服务他们的客户，自动化重复的任务，并简化运营。 数据是现在最有价值的企业商品之一。根据IDG的2020年CIO报告，37%的IT领导者表示，数据分析将推动他们组织今年最大的IT投资。 虽然数据有多种形式，但最大的未利[详细]
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操作大数据提升疫情防控网络谣言治理能力
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-16 热度：193
新冠肺炎疫情是新中国成立以来在我国发生的传播速度很快、感染范围很广、防控难度很大的一次重大突发公共卫生事件。疫情期间，高科技成为疫情防控的一支特殊而又关键的力量，这其中我们尤其要发挥好大数据、人工智能、云计算等数字技术优势，为疫情防控工作[详细]
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IT解决方案怎么为网络基础设施做好应对灾难的准备
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-16 热度：67
很多企业在冠状病毒疫情之前考虑到IT设施的备灾能力，并且已经考虑到网络将如何受到自然灾害的影响，例如火灾、洪水、风暴、地震，以及大范围停电，甚至是爆炸这样的极端事件。现在必须扩大这种定义，其中包括可能不会影响物理设施但仍使人们的工作和生活环[详细]
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企业怎样利用大数据进行社交媒体营销?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-16 热度：85
不知是否有兴趣使用大数据进行社交媒体营销?许多成功的企业已经在这样做。 自从上世纪80年代问世以来，数据这一术语一直是互联网行业的主要内容。随着企业将越来越多的关注点转向数字领域，管理数据已经变得非常重要，特别是考虑到需要存储和分析的数据量。[详细]
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数据科学vs.机器学习：有什么不同?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-16 热度：149
机器学习是人工智能(AI)的一个分支，而数据科学是数据清理、准备和分析的学科。人们需要了解每种技术的工作原理，以及它们是如何一起工作的。 机器学习(ML)和数据科学经常被同时提及，这有着充分理由。这两种技术相辅相成，但是了解它们如何工作以及如何协同[详细]
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简化数据池可为架构节省时间和资源
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-16 热度：150
行业专家对组织在寻求降低其数据湖的复杂性时需要考虑的问题提供了自己的见解。 咨询和托管服务提供商Onica公司首席解决方案架构师Mark McQuade学习和拓宽了他对从Docker和Kubernetes到人工智能和深度学习的各种知识。McQuade分享了对数据池的看法。 为什么[详细]
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怎样为大数据项目做好准备：成功制定战略的6个关键要素
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-16 热度：68
如果企业没有为获得最佳性能而预先准备数据，那将不会更好地为那些消耗数据的用户提供服务。实际上，不良的数据准备是导致大数据项目失败的主要原因，而管理此类项目的人负担不起，只是出于这个原因，对于企业来说，拥有大数据准备策略和方法并如实执行是至[详细]
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企业能操作大数据算法建立有效链接吗?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-16 热度：162
大数据对于人们来说似乎是一个巨大的概念。但是，很多企业已经在其业务中使用大数据，这可能会让人感到惊讶。分析工具和软件实际上使用大数据来收集编译的统计数据和分析的指标。而且，如果企业想最大限度地扩大品牌影响力，那么实际上可以定制大数据算法来[详细]
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数据协作怎样解决大数据的大问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-16 热度：194
想象一下，在不使用传统数据共享的成本和专业知识障碍的情况下，跨市场和行业组合数据的可能性。 越来越多的数据协作解决方案提供商竞争以解决企业数据碎片化的IT管理挑战。这个问题是孤立的团队都希望处理大型数据集，其中包括来自其他团队的数据，因此要制[详细]
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机器学习工程师和数据科学家之间的不同
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-16 热度：75
如今，数据科学家的工作已经变得越来越通用，以至于机器学习可能完全包含在其中。 数据科学家和机器学习工程师是目前行业中最热门的两项工作。在本文中，我将介绍机器学习工程师和数据科学家之间的区别。 什么是机器学习和数据科学? 机器学习是利用人工智能[详细]
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三分钟带你认识数据挖掘
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-16 热度：102
今天，我带领大家来了解一下数据挖掘。 首先，我们先来了解一下数据挖掘的定义。 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 我们再来看一下数据挖掘的详细解释。 所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜[详细]
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大数据与AI怎么助力食品饮料行业发展？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-16 热度：70
数字化几乎颠覆了每一个行业，从金融服务到医疗保健，而食品和饮料行业也不例外。从历史上看，风味特点、潮流和新的食品主要归功于厨师和产品开发人员。而在将一个创意转化成产品并推向市场之前，可能需要花费几个月甚至是几年的时间。 但是，在最近几年之中[详细]
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怎样规划数据科学和人工智能职业生涯
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-16 热度：118
随着数据科学和人工智能领域提供越来越多的职位，行业专家对希望在这两个领域中进行职业生涯规划的人士提出了一些建议。 可以确定的是，数据科学家和人工智能专业人士的职位拥有大量空缺，并在未来一年将继续快速增长。为了帮助那些应聘这些职位的行业人士[详细]
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大数据在企业中的4个关键竞争优势
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-16 热度：122
根据调研机构的研究，全球90%的数据是在过去两年中生成的。考虑到这一点，许多企业都在努力分析和理解其拥有的大量数据，这并不奇怪，但这将导致各种组织问题，并限制潜在的增长。 这就是使用这些数据的公司对于大数据需求如此之高的原因。控制企业拥有的[详细]
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让大数据在精准计划中发力
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-16 热度：108
依托大数据，复工有底气。近期，各地基于大数据支撑的组合拳，在复工复产中起到提高管控效率、降低防控压力的作用。让大数据在精准施策中发力，已经成为当前各地统筹做好疫情防控和经济发展的一个重要抓手。 有的地方通过支付宝、微信等申报健康信息，后台大[详细]
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大数据：把握机遇 保存价值
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-20 热度：150
今天，数据比以往任何时候都更加根植于我们生活中的每个角落。我们试图用数据去解决问题、改善福利，并且促成新的经济繁荣。伴随着数据处理能力的提升、运算与储[详细]
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安全：大数据时代的重要问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-20 热度：105
上周五，央视对苹果搜集用户位置隐私问题提出质疑，将隐私与安全再次置于舆论的风口浪尖。在这个提到隐私泄露会让用户感到背后发凉，说到安全会让用户感到恐怖的[详细]
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企业知识战略下商业智能建构模式分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-20 热度：194
一、引言 信息在经济活动中占据越来越重要的地位，企业要在竞争中立于不败之地， 必须能够纵观历史与未来趋势，快速做出决策。快速决策来自于对市[详细]
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针对大数据的汽车租赁移动服务
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-20 热度：185
2014年7月13日，由北京大学信息化与信息管理研究中心、北京大学CIO班教务办公室和中国新一代IT产业推进联盟主办，北达软协办，CIO时代网承办的第三届中国大数据[详细]
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大数据在智慧警务中的实践
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-20 热度：149
2014年7月13日，由北京大学信息化与信息管理研究中心、北京大学CIO班教务办公室和中国新一代IT产业推进联盟主办，北达软协办，CIO时代网承办的第三届中国大数据[详细]
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分析：大数据基础架构建设
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-20 热度：182
2014年7月13日，由北京大学信息化与信息管理研究中心、北京大学CIO班教务办公室和中国新一代IT产业推进联盟主办，北达软协办，CIO时代网承办的第三届中国大数据[详细]
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分析：移动互联破内部管理，大数据立全新协作
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-20 热度：87
2014年7月13日，由北京大学信息化与信息管理研究中心、北京大学CIO班教务办公室和中国新一代IT产业推进联盟主办，北达软协办，CIO时代网承办的第三届中国大数据[详细]
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盘点：开源社区的大数据分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-20 热度：199
2014年7月13日，由北京大学信息化与信息管理研究中心、北京大学CIO班教务办公室和中国新一代IT产业推进联盟主办，北达软协办，CIO时代网承办的第三届中国大数据[详细]
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分析:大数据时代的智慧商业
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-20 热度：171
2014年7月13日，由北京大学信息化与信息管理研究中心、北京大学CIO班教务办公室和中国新一代IT产业推进联盟主办，北达软协办，CIO时代网承办的第三届中国大数据[详细]
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大数据不只是互联网企业的希望
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-20 热度：55
最近一段时间，每天都有互联网漏洞、后门、用户信息泄露的新闻。甚至手机丢了，绑定的银行卡密码也会被破译的消息也普遍流行。 未来这样的新闻会更多，因为互联[详细]
