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Cloudera 推出全新AI助手，大幅提高專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)人員的效率

　　可信的數(shù)據(jù)、分析和AI混合平臺(tái)廠商肯睿Cloudera宣布推出適用于Cloudera AI的Cloudera Copilot，通過(guò)安全的智能助手功能大幅提高生產(chǎn)

11-15

Dell PowerScale存儲(chǔ)：全球率先通過(guò)驗(yàn)證，加速生產(chǎn)力躍升

　　科技飛速發(fā)展，人工智能(AI)已成為推動(dòng)行業(yè)變革的中堅(jiān)力量，生成式AI(GenAI)橫空出世，進(jìn)一步釋放巨大潛力，賦予了機(jī)器合成和創(chuàng)造有價(jià)

10-30

從SQL Boy到管理者：數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)的五個(gè)階段

　　經(jīng)常有同學(xué)問(wèn)：數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)是否有軌跡可循?從我自身體驗(yàn)+服務(wù)過(guò)大量企業(yè)+輔導(dǎo)過(guò)上千名學(xué)員的情況來(lái)看，數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)是有路線的，

06-12

開(kāi)放式現(xiàn)代數(shù)據(jù)湖倉(cāng)加速AI進(jìn)程

　　充分解鎖AI潛能進(jìn)而推動(dòng)業(yè)績(jī)的過(guò)程中，企業(yè)面臨種種挑戰(zhàn)。隨著AI持續(xù)崛起，AI戰(zhàn)略取得成功的最關(guān)鍵要素之一——AI就緒數(shù)據(jù)平臺(tái)更加引人

04-16

數(shù)據(jù)治理的六大核心準(zhǔn)則，終于有人講明白了

　　對(duì)于任何從事數(shù)據(jù)治理的相關(guān)人員來(lái)說(shuō)，首先需要明白一個(gè)道理，即數(shù)據(jù)治理在任何企業(yè)都是一件非常困難的事情，其往往有著極大的失敗的可

04-11

2024年治理革命：大數(shù)據(jù)和GenAI

　　大數(shù)據(jù)以大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化信息為特征，為政府提供了從醫(yī)療保健和教育到交通和城市規(guī)劃等公共管理各個(gè)方面的前所未有的見(jiàn)解。通過(guò)先

04-11

構(gòu)建數(shù)字化、脫碳能源未來(lái)：技術(shù)驅(qū)動(dòng)的綠色轉(zhuǎn)型

　　在全球氣候變化日益嚴(yán)峻的背景下，人類(lèi)面臨著嚴(yán)重的氣候和能源危機(jī)。為了實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和保護(hù)地球家園，我們需要采取積極的行動(dòng)，轉(zhuǎn)向

04-11

數(shù)據(jù)編排：性能是實(shí)現(xiàn)全球數(shù)據(jù)環(huán)境的關(guān)鍵

　　有效管理高性能工作負(fù)載需要同樣高性能的基礎(chǔ)設(shè)施。遺憾的是，經(jīng)常用于連接不同孤島的典型數(shù)據(jù)管理點(diǎn)解決方案，無(wú)法擴(kuò)展到高性能計(jì)算(H

03-19

企業(yè)該如何以及何時(shí)聘用數(shù)據(jù)科學(xué)家

　　十年前，分析師會(huì)將分析審核過(guò)的數(shù)據(jù)分享給使用數(shù)據(jù)的工作人員。現(xiàn)在，企業(yè)依靠數(shù)據(jù)運(yùn)行，每天都有自動(dòng)化流程、機(jī)器學(xué)習(xí)模型和成百上千

02-02

2024 年數(shù)據(jù)工程：對(duì)數(shù)據(jù)湖和服務(wù)層的預(yù)測(cè)

（MeSSrro Shutterstock）數(shù)據(jù)湖預(yù)測(cè)從 Hadoop 繼續(xù)前進(jìn)： 2023 年，DuckDB （C++）、Polars （Rust） 和 Apache Arrow （Go、Ru

01-31

科技運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)管理實(shí)踐

　　01引言　　隨著十四五規(guī)劃提出發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，推動(dòng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，各商業(yè)銀行正處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深水區(qū)，在加速金融科技數(shù)

11-01

如何充分利用數(shù)據(jù)可視化

如果一張圖片抵得上一千字文字，那么想象一下，可視化工具可以對(duì)數(shù)據(jù)做什么呢?閱讀本文，了解如何充分發(fā)揮這項(xiàng)強(qiáng)大技術(shù)的潛力吧。要點(diǎn)：數(shù)

10-26

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，就得這么干！

問(wèn)題場(chǎng)景：某零售公司，同時(shí)有線下門(mén)店和線上自營(yíng)微商城，現(xiàn)在大老板要求運(yùn)營(yíng)部門(mén)提升同時(shí)在兩個(gè)平臺(tái)下單用戶比例。運(yùn)營(yíng)總監(jiān)表示：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

10-26

面向小型企業(yè)的八個(gè)大數(shù)據(jù)解決方案

大數(shù)據(jù)是對(duì)許多傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法來(lái)說(shuō)過(guò)于復(fù)雜、龐大或快速的信息。大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)解決關(guān)鍵問(wèn)題，加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全，并規(guī)劃有意義的數(shù)據(jù)和分

10-16

數(shù)據(jù)分析，如何驅(qū)動(dòng)科學(xué)決策

數(shù)據(jù)分析要支持管理層做出科學(xué)的，準(zhǔn)確的決策——這是很多企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析師的要求。然而問(wèn)題來(lái)了：到底咋個(gè)支持法？！為啥辛辛苦苦碼了一大

10-10

可以幫助企業(yè)避免遭受勒索軟件攻擊的三個(gè)策略

在過(guò)去的十年里，黑客索要的贖金的平均價(jià)值從數(shù)百美元上升到數(shù)十萬(wàn)美元——在某些情況下甚至達(dá)到數(shù)百萬(wàn)美元。隨著監(jiān)管要求日益嚴(yán)格，CISO因

09-06

大數(shù)據(jù)及其影響：企業(yè)如何充分利用它

作為一個(gè)流行詞，大數(shù)據(jù)已經(jīng)存在很長(zhǎng)一段時(shí)間了。每天生成的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，企業(yè)是時(shí)候采用新的框架來(lái)理解這些信息了。持續(xù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)

09-06

數(shù)據(jù)管理如何實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展？

　　今年早些時(shí)候，新加坡首任政府首席可持續(xù)發(fā)展官宣布，政府將在2023財(cái)政年度結(jié)束前發(fā)布第一份可持續(xù)發(fā)展報(bào)告。　　到2024年，所有法定委

09-01

人類(lèi)創(chuàng)造的數(shù)據(jù)太貴了！開(kāi)發(fā)者悄悄使用AI合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型

　　企業(yè)正在收集拍字節(jié)、艾字節(jié)甚至澤字節(jié)數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)。　　但數(shù)據(jù)是混亂的，往往是分散和孤立的。許多企業(yè)對(duì)于在某些環(huán)境中使用數(shù)據(jù)猶豫

08-02

AI重塑軟件行業(yè) TiDB Serverless重塑數(shù)據(jù)庫(kù)

以 創(chuàng)新涌動(dòng)于先為主題的PingCAP用戶峰會(huì)2023于7月13日在京成功舉辦。會(huì)上，PingCAP全面解析了AI時(shí)代TiDB的演進(jìn)方向，宣布更低成本的TiDB

07-31

數(shù)據(jù)集靜態(tài)水平分類(lèi)

在設(shè)計(jì)應(yīng)用程序時(shí)，一個(gè)常見(jiàn)的挑戰(zhàn)是根據(jù)數(shù)據(jù)變化的頻率來(lái)確定最合適的實(shí)現(xiàn)方式。是否應(yīng)該將狀態(tài)存儲(chǔ)在表格中以便擴(kuò)展工作流？是否應(yīng)該將國(guó)

07-28

建設(shè)銀行隱私計(jì)算實(shí)踐

一、外部數(shù)據(jù)使用歷史1、外部數(shù)據(jù)的定義外部數(shù)據(jù)指為滿足業(yè)務(wù)發(fā)展從本行外部獲取的支持客戶營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)險(xiǎn)管控、管理決策、產(chǎn)品創(chuàng)新、運(yùn)營(yíng)優(yōu)化

07-27

嗶哩嗶哩數(shù)據(jù)服務(wù)中臺(tái)建設(shè)實(shí)踐

一、數(shù)據(jù)服務(wù)中臺(tái)建設(shè)背景1、數(shù)據(jù)獲取過(guò)程中的痛點(diǎn)在分享數(shù)據(jù)服務(wù)中臺(tái)建設(shè)之前，想從兩個(gè)案例開(kāi)始，從中可以感受傳統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取過(guò)程中的一些

07-04

數(shù)據(jù)偏度介紹和處理方法

偏度（skewness）是用來(lái)衡量概率分布或數(shù)據(jù)集中不對(duì)稱(chēng)程度的統(tǒng)計(jì)量。它描述了數(shù)據(jù)分布的尾部（tail）在平均值的哪一側(cè)更重或更長(zhǎng)。偏度可以

05-31

企業(yè)如何使用規(guī)范性分析進(jìn)行物流管理

　　當(dāng)在做出明智的決策時(shí)包含多個(gè)變量和不確定性時(shí)，企業(yè)將變得越來(lái)越難以進(jìn)行有效的運(yùn)營(yíng)。　　然而，隨著Google和Netflix等行業(yè)巨頭以及

05-31