Компании стремятся унифицировать свои данные, потому что по умолчанию большая часть данных недоступна. Он часто рассредоточен по всей компании и разделен на информационные блоки между бизнес-подразделениями и командами. Без централизованного способа управления данными компании не могут принимать обоснованные решения. Когда компании могут унифицировать свои данные, они делают все свои бизнес-подразделения более продуктивными. Но объединение данных может создать огромную организационную..

С каждым годом технологический сектор испытывает приток новых модных словечек. В связи с этим растущим притоком технологические лидеры по всему миру должны держать свои предприятия в готовности адаптировать и импровизировать существующую среду, чтобы справиться с развивающимися технологиями. Одной из таких технологий, которая произвела революцию в деловом мире, является машинное обучение. Эта технология позволяет предприятиям создавать несколько моделей, таких как прогнозная аналитика..

Мир наводнен данными — теперь компании могут собирать и анализировать данные из большего количества источников, чем когда-либо прежде. Однако, как маркетологу, вам лучше отдавать предпочтение качественным данным, а не просто количеству, чтобы создавать более эффективные кампании. Что еще более важно, хотя данные позволяют вам многое узнать о ваших клиентах, они также рискуют нарушить их право на неприкосновенность частной жизни. Так как же убедиться, что вы используете данные в..

Включая DataOps, Data Strategy и xAI. Общеизвестно, что люди плохо предсказывают будущее (особенно в долгосрочной перспективе). Однако это все же может быть полезным упражнением. Давайте посмотрим, что, по моему мнению, принесет 2021 год в науку о данных, инженерию и стратегию. Этот список не имеет особого порядка и в основном сосредоточен на моих наблюдениях в Германии: Стабилизация ролей . В последние годы появились новые роли в области данных, такие как инженер по машинному..