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数据库用户调查
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总的来说,虽然云数据库在企业中的应用是大势所趋,但要让企业放下顾虑,积极上云,甚至完全拥抱云,还有很长的路要走。

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对企业的IT部门来说,提升和维护数据的质量是一个永恒的挑战。与此同时,数据的爆发式增长使这一任务变得越来越困难。此外,企业越来越依赖数据来获取新的见解并为决策提供合理的建议。数据质量,已成为IT部门的

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改进数据质量,“临时救火”是行不通的

数据治理的本质是帮助企业创建数据策略,并确保大家能够遵守这些策略。这些策略涉及一系列数据相关流程,包括数据保护、验证和使用的准则。数据管理人员必须从业务用户处征求数据需求,并与数据治理委员会成员合作,

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数据沿袭工具:定位数据错误,优化数据治理策略

2019年,云数据库在国内发展现状如何?企业对于云数据库接受程度怎样?在选择云数据库产品和供应商时,企业更关注哪些指标?对现有供应商是否满意?上云真的省钱吗?在云数据库服务的使用过程中,有哪些突出的问

15日更新  
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国内首份《云数据库选型及满意度调查报告》出炉! | ITPUB报告

“数据目录”这一概念其实并不新鲜,早在大型机时代,企业就开始通过数据目录跟踪、管理其数据资产。数据目录保存的是与数据有关的数据,或称之为元数据。一个企业的数据目录需要记录遍及整个公司的所有数据库和文件

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人工智能如何拯救企业数据目录?

数据如今已经体现出巨大的价值——企业通过数据分析来为包括市场支出、员工决策到产品开发等所有事情提供参考性建议,而这也意味着,数据科学家在工作中的价值正变得越来越突出。

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数据科学初学者面临的5个常见误区

数据仓库为组织了解其历史表现和推动持续运营提供了一个接入窗口,为数据分析师和业务用户提供了诸如客户行为、业务趋势、运营效率和销售等方面的信息。尽管出现了基于Hadoop和其他一些大数据技术的数据湖这一

07日更新  
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大数据时代,数据湖并不能完全取代数据仓库

机器学习模型的训练,通常是通过学习某一组输入特征与输出目标之间的映射来进行的。一般来说,对于映射的学习是通过优化某些成本函数,来使预测的误差最小化。在训练出最佳模型之后,将其正式发布上线,再根据未来生

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一份关于机器学习“模型再训练”的终极指南

在过去几年中,人工智能(AI)技术得到了飞速的发展,为医疗、电信、金融、零售、交通、制造……等等越来越多的行业带来了巨大的变革,极大地推动了行业进步与产业升级。

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中国已成为NVIDIA注册开发者数量最多的国家

2019年12月18日,NVIDIA发布一款突破性的推理软件。借助于该软件,全球各地的开发者都可以实现会话式AI应用,大幅减少推理延迟。而此前,巨大的推理延迟一直都是实现真正交互式互动的一大阻碍。

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NVIDIA发布全新推理软件,开创交互式会话AI新时代

在笔者眼中,帆软一直是一家”特立独行”的ToB公司,但活的很滋润。其与众不同之处有很多:坚持不融资,在如今的市场环境下看,似乎很难理解。98%的员工都是90后,一般人恐怕也理解不了。

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付费客户突破10000家 帆软的不凡

“校长”吴华鹏履新秦淮数据集团中国区总裁首秀成为行业瞩目焦点,他在北京正式宣布启动秦淮数据集团数字经济产业生态圈。与此同时,金山云、UCloud、Zenlayer、北明软件、贝斯平和巨蕴网络等行业领先

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行业大咖加持 秦淮数据集团宣布启动数字经济产业生态圈

腾讯云副总裁王龙表示:“腾讯云将基于行业趋势和用户需求,持续以开放协作的策略,携手全生态合作伙伴,为数百万开发者提供更智能、更敏捷、更全面、更高性价比的数据智能服务。”

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腾讯云全面更新数据智能服务全景图

2019年度IT168技术卓越奖名单:大数据类 大数据产业蓬勃发展,相关技术产品水平也不断提升,越来越多的企业开始投资大数据平台,通过对海量数据的采集、处理与分析,从数据中获取更有价值的信息,实现市

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2019年度IT168技术卓越奖名单:大数据类

什么是信任和安全?它们在当前世界中扮演什么角色?我们经常在许多网站和平台上遇到“信任与安全”这个词。它被要求规范访客和平台之间的交互,以此促使用户的权益得到保障。

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数据科学在信任与安全领域的7个典型用例

在不算太遥远的过去,业界对数据科学家的评判主要依据于他们发现、理解、管理和综合信息的能力。随着数据环境的不断发展和计算能力的不断提高,编码技能变得越来越重要。随着时间的推移,又出现了更加细致入微的技能

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数据科学家的高级能力:“讲故事”

在这篇文章中,我们将介绍一些数据科学在营销领域的关键用例。

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数据科学在市场营销领域的8个最佳用例

今年六月份,联想数据智能业务集团正式成立,全面支撑行业智能战略的落地和执行。基于联想多年的智能化转型经验与技术,联想数据智能业务集团早已积累了丰厚硕果。近期,笔者有幸采访了联想数据智能业务集团机器智能

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“自下而上”的联想LeapAI平台:让AI落地不再艰难

双11的挑战从商务侧来看是商品和消费者最优化匹配的问题,技术层面是大数据和AI能力的挑战。

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数据是最重要的生产要素,是数字经济的“石油”,如何挖掘、提炼这些“石油”,成为世界共同关注的话题。各地政府都在尝试积极拓展、推广应用新技术。而无论企业还是城市,数字化转型都需要顶层设计与多方参与。

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数字化治理是城市数字化转型的主阵地

对于多数企业来说,数据的采、建、管、用每一个环节都阻碍重重。

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数字化转型路上,数据智能为何需要向云端迁移?