Публикации по теме data-management

Публикации по теме 'data-management'

TileDB: освежение знаний о том, что и почему

Я писал предисловие к нашим новым документам (да, я пишу много наших документов — это помогает мне тестировать каждый уголок нашего продукта) и понял пару вещей. Во-первых, мы прошли долгий путь как компания. Мы, наконец, находимся в точке, где мы видим, что наше смелое видение реализуется. Оглядываясь назад, можно сказать, что несколько лет назад было очень трудно донести это видение и объяснить, насколько потрясающим оно станет для управления данными. Но теперь наши клиенты видят..

Почему управление данными не является обязательным?

Управление данными является обязательным требованием в современной быстро меняющейся и высококонкурентной бизнес-среде. Теперь, когда у организаций есть возможность собирать огромные объемы разнообразных внутренних и внешних данных, им нужна дисциплина, чтобы максимизировать их ценность, управлять рисками и снижать затраты. Сегодня организации имеют невероятное количество данных о клиентах, партнерах, поставщиках, сотрудниках и многом другом. Когда эта информация правильно используется..

Революция в управлении данными: как искусственный интеллект меняет способы управления данными и их обслуживания

Варианты использования ИИ в области управления данными расширяются и становятся все более актуальными В последние годы искусственный интеллект (ИИ) произвел фурор в области управления данными. Эта технология может революционизировать способы сбора, хранения и анализа информации предприятиями, что позволит им принимать более обоснованные и эффективные решения. В самом простом смысле ИИ в управлении данными относится к использованию алгоритмов машинного обучения и других..

Оценка поставщика данных для нескольких устройств для платформы управления данными 1plusX

Становится все более важным иметь возможность идентифицировать пользователей на их устройствах, чтобы предоставлять им релевантный персонализированный контент. В настоящее время компании идентифицируют отдельных пользователей в Интернете с помощью файлов cookie. Однако мобильные приложения не используют файлы cookie, вместо этого они полагаются на идентификаторы устройств, созданные исключительно для рекламы в приложениях. Поскольку эти идентификаторы доступны только через приложения,..

Интервью Американской ассоциации геологов-нефтяников по курсу неструктурированных данных

16 декабря 2019 г. — Барри Фридман, писатель для AAPG Explorer в Талсе, штат Оклахома, взял у меня интервью, а затем написал статью о моем курсе «Введение в неструктурированные данные и машинное обучение в нефтегазовой отрасли», предлагаемом через AAPG. Публикую интервью в этом блоге. 1. Расскажите немного о неструктурированных и структурированных данных Структурированные данные — это данные с домом. Ячейка в электронной таблице является домом для информации в этой ячейке. На..

Уточненные данные — ключ к обучению машинному обучению

Весь машинный интеллект основан на данных. Это не прорыв и даже не новость — мы знаем о ценности данных уже несколько десятилетий. Однако не все данные одинаковы, и мы будем рассматривать реализацию продуктов машинного обучения с точки зрения приоритета качества передаваемых в них данных. Машинное обучение (ML) — это особое подмножество искусственного интеллекта, которое играет ключевую роль в широком спектре критически важных приложений, таких как распознавание изображений, обработка..

Сбор данных и управление ими в лесном хозяйстве

1. Введение Эта статья также была опубликована CollectiveCrunch в качестве официального документа. Эффективное управление данными предлагает лесной отрасли значительные возможности для извлечения выгоды из данных. Эти возможности резко увеличились в последние годы с развитием Интернета вещей (IoT). В основном это связано с тем, что по мере распространения датчиков появляются новые источники данных. Однако в настоящее время недостаточные или неполные методы сбора и управления данными..