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反映数据质量的八个指标
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-13 热度:142
数据的质量直接影响着数据的价值,并且还影响着数据分析的结果以及我们依此做出的决策的质量。质量不高的数据不仅仅是数据本身的问题,还会影响企业的经营管理决策;数据错误还不如没有数据,因为没有数据时,我们会基于经验和常识做出不见得是错误的决策,而[详细]
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如何采用大数据技术帮助制定数字化策略?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-13 热度:115
数字化采用被定义为通过优化遗留系统和利用新技术来重塑企业。近年来,大数据一直是数字化采用的中心。这就是全球各地方的公司去年在大数据技术上花费1620亿美元以上的原因。 整个过程远不止这些,但采用新技术并将其集成到业务工作流程中是关键。为了简化这[详细]
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数据中台虚火?数据管控体系应该这么搭
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-13 热度:103
大数据、数据治理、数据湖以及被热议的数据中台概念,无不让企业信息化部门疲于跟进,而不是根据企业的实际情况决定建设节奏。企业A的IT部门,就曾受到业务部门要求建设数据中台的压力,但迟迟难以下决心启动数据中台项目。 从A企业的视角来看,目前,行业内[详细]
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大数据和道路安全如何携手共进?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-13 热度:124
大数据现在被广泛用于预测交通和避免事故 道路交通事故仍然是一个主要问题,因为全球每年有超过 125 万人丧生。根据世界卫生组织的一份报告,它仍然是 15 至 29 岁人群的主要死因。 世卫组织已承诺采取一项强有力的举措,到 2022 年减少道路交通事故造成的死[详细]
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数据科学中数据收集的终极指南
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-13 热度:73
在当今世界,数据对任何一家企业的成功都起着关键作用。企业的目标受众、竞争对手产生的数据、工作领域的信息以及企业自己收集的数据可能会帮助找到更多客户、分析业务决策、重新优化业务模型或进入到其他市[详细]
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如何使云原生运维化繁为简
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-12 热度:169
云计算带来了集约化、效率、弹性与业务敏捷的同时,对云上运维提出了前所未有的挑战。如何面对新技术趋势的挑战,构建面向云时代的智能监测平台,让云上应用获得更好的保障,是如今摆在每一个企业面前的一道难题。 在日前的【TTalk】系列活动第八期中,51CTO[详细]
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如何借助Python创建机器学习模型
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-12 热度:152
你是否会遇到这样的场景,当你训练了一个新模型,有时你不想费心编写 Flask Code(Python的web 框架)或者将模型容器化并在 Docker 中运行它,就想通过 API 立即使用这个模型? 如果你有这个需求,你肯定想了解MLServer。它是一个基于Python的推理服务器,最[详细]
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转向未来的AI自动化测试工具
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-12 热度:104
近年来,自动化测试已经发生了重大的迭代。它在很大程度上协助QA团队减少了人为错误的可能。虽然目前有许多工具可以被用于自动化测试,但合适的工具一直是自动化测试成败与否的关键。同时,随着人工智能、机器学习和神经网络在各个领域的广泛运用,面向人工[详细]
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微型机器学习有望让深度学习嵌入微处理器
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-12 热度:54
深度学习模型最初的成功归功于拥有大量内存和GPU集群的大型服务器。深度学习的前景催生了一个为深度神经网络提供云计算服务的行业。因此,在几乎无限的云资源上运行的大型神经网络变得非常流行,这对于具有充足预算的科技公司尤其如此。 但与此同时,近年来[详细]
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人工智能平台计划中的质量工程设计
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-12 热度:55
我们正处在人工智能的黄金时代。人工智能方案的采用使得企业更具创造性、竞争力和快速响应能力。软件即服务(software-as-a-service,SaaS)模式,加上云技术的进步,使软件生产和消费过程越来越成熟。 普遍存在的一个事实是,大多数组织更喜欢购买现成的人[详细]
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开启元宇宙的数字人之行
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-12 热度:152
作为构建元宇宙内容的基石,数字人是最早可落地且可持续发展的元宇宙细分成熟场景,目前,虚拟偶像、电商带货、电视主持、虚拟主播等商业应用已被大众认可。在元宇宙世界中,最核心的内容之一非数字人莫属,因为数字人不光是真实世界人类在元宇宙中的化身,[详细]
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使用机器学习重塑视频中的人脸
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-12 热度:64
来自于中、英两国的一项合作研究设计出了一种在视频中重塑面孔的新方法。该技术可以扩大和缩小面部结构,同时还具有高度一致性,并且没有人工修剪的痕迹 一般而言,这种面部结构的转化通过传统的 CGI 方法来实现,而传统的 CGI 方法依托详细且昂贵的运动封盖[详细]
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由于智能数据库的自助式机器学习
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-12 热度:126
由于智能数据库的自助式机器学习 1.如何成为一个IDO? IDO(insight-driven organization)指洞察力驱动(以信息为导向)的组织。要成为一个IDO,首先需要数据以及操作和分析数据的工具;其次是具有适当经验的数据分析师或数据科学家;最后还需要找到一种技术或者方[详细]
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元宇宙在艺术领域的探索
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-12 热度:59
在元宇宙概念火爆的当下,各行业均开始了在这片富地中的探索。而在诸多行业之中,艺术行业与元宇宙的融合互促效果尤为明显。在不久前MetaCon元宇宙技术大会上,触角科技有限公司联合创始人、大有不言文化有限公司创始人谷强为我们带来了《元宇宙在艺术行业的[详细]
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美团图神经网络训练架构的实践和探索
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-12 热度:83
美团搜索与NLP团队在图神经网络的长期落地实践中,基于业务实际场景,自主设计研发了图神经网络框架Tulong,以及配套的图学习平台,提升了模型的规模和迭代效率。 1. 前言 万物之间皆有联系。图作为一种通用的数据结构,可以很好地描述实体与实体之间的关系[详细]
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数据团队来管理数据的年代是时候结束了
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-09 热度:156
最初使用的是数据仓库,然后是数据湖。如果大肆宣传是可信的话,那么现在是数据网格的时代了。 所有这些都依次被视为开启金融数据真正价值的灵丹妙药。那么,为什么数据的真正价值之前没有实现呢? 中心化的数据团队常常会在公司结构中造成瓶颈,阻碍整个企业[详细]
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成功进行数据转移的策略
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-09 热度:161
数据迁移是一个复杂且通常成本高昂的过程。企业将需要正确的方法来准确无误地迁移数据,其中包括深思熟虑的策略和适当的工具。 为什么需要数据迁移? 企业选择升级其存储系统并随之迁移数据有几个原因,最终帮助他们获得竞争优势。数据库迁移可帮助企业克服存[详细]
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实施合理的数据收集战略的重要性
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-09 热度:93
数据已经成为企业最宝贵的资产之一,而一些企业仍然否认它的重要性,但他们对接受它的犹豫正在消退。一项民意调查发现,36%的企业认为大数据对他们的成功至关重要。 然而,许多企业仍在努力制定持久的数据战略。最主要的一个问题是他们没有可靠的数据收集方[详细]
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怎样避免淹没在云原生可观测性数据中
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-09 热度:117
传统的应用程序性能监视(APM)在新的云原生堆栈中并不总是能发挥作用,两者在规模和数据量方面存在根本差异。此外,当一切都在容器中运行时,必须围绕数据的临时性设计和优化监视。 了解云原生性能可以更好地为站点可靠性工程师(SRE)和平台工程师提供实时洞察[详细]
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使用取代数据的五个隐性成本
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-09 热度:105
如今,替代数据源已嵌入到各个行业的企业业务流程中。根据Lowenstein Sandler 律师事务所2022 年的一项调查,92% 的投资机构(从对冲基金、私募股权到风险投资)都在以中等或很大的程度使用替代数据来为决策提供依据。受访者还预计,他们在 2022 年对替代数据[详细]
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2022年应关注的七大数据管理走势
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-09 热度:94
调研机构IDC公司分析师表示,数据分析市场正在蓬勃发展,目前全球每年的支出已经超过2000亿美元。 同样,全球数据分析就业市场规模也呈现上升趋势。根据美国劳工统计局预测,到2030年,数据科学职位将增长30%以上。此外,根据Gartner公司的估计,几乎所有企[详细]
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数据科学中数据收集的终极攻略
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-09 热度:139
在当今世界,数据对任何一家企业的成功都起着关键作用。企业的目标受众、竞争对手产生的数据、工作领域的信息以及企业自己收集的数据可能会帮助找到更多客户、分析业务决策、重新优化业务模型或进入到其他市[详细]
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8个顶级预测分析工具对比
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-09 热度:190
希望知道未来会带来什么吗?预测分析工具将会提供答案,这些答案是对的吗?有时是对的。但是,如果预测可以帮助企业更好地规划、更明智地支出,并为客户提供更具预见性的服务,那么这就足够了。 什么是预测分析工具? 预测分析工具融合了人工智能和业务报告。这[详细]
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大数据技术的成功案例及趋向
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-09 热度:121
通过大数据技术和工具进行数据管理已经成为企业乃至国家层面的一个热门话题。如今,主要是大型企业在使用大数据技术(约占市场的60%)。然而,使用这种技术的中小企业数量每年都在增长。特别是在人工智能技术发展的今天,我们能够更加充分利用数据的价值。 到2[详细]
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为什么不可忽视建筑物中的数据分析?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-06-09 热度:121
想象一栋建筑,其中创新的管理系统不断提供有关内部情况的简单而有意义的信息。这些数据可用于提高效率、开发更智能的设备维护协议、创建更健康的建筑环境,并最终让使用者更快乐。 现在,考虑一个没有用于监控其系统的分析的建筑物。设备出现故障,存在空气[详细]
