技巧
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企业分析：架起应用和数据之间的桥梁
2016-09-06公司对企业分析的广泛使用遇到了重大挑战，包括培训新员工对数据的了解等，只有对数据了解，他们才可以以一致的方式为团队其他伙伴呈现数据。
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人工智能大爆发 哪些价值引关注？
2016-09-04经过65年遥不可及的幻想和不断的失望后，人工智能终于在过去五年取得了一系列重大突破。
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机器学习算法靠谱不？这是在用生命做测试啊
2016-09-01公众对机器学习技术的信心还没有得到充分验证，这与自动驾驶技术刚刚出现的情况类似，它对技术有着很大的依赖性。
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Hadoop十年 推动数据驱动型分析快速发展
2016-08-31Hadoop可能会演变成一组不同的组件，亦或是会慢慢淡出，其他成熟的大数据工具会替代它现有的位置，但它所培养的数据驱动环境会保留下来。
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Salesforce Wave 分析技术 拉近与数据之间的距离
2016-08-30最近五个月，埃森哲咨询公司一直在向25000家客户推广Wave分析以及其他一些Salesforce 工具。尽管该项目看起来略显仓促，但其埃森哲在执行该项目时已经足够谨慎。
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谁来填补数据和用户体验之间的空白？
2016-08-29在这个客户至上的时代，客户体验受到了越来越多的关注，客户需求也多种多样。客户希望获得实时的个性化服务，通过最常用的即时交互工具获得立即响应并解决问题。
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商业智能应用集成 自服务工具怎能缺席？
2016-08-28iPhone时代人们已经习惯于下载和使用app，通过简单的点击就能实现移动设备连接到数据，大家都期望在业务工作中也有同样即插即用的体验。
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四大因素帮你判断是否迁移到SAP HANA云
2016-08-25对于公司是否应该迁移到SAP HANA云，CIO和CFO要谨慎考虑，文中提到四个因素应该是重点考虑的问题。
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机器学习浪潮来袭 商业价值不可小觑
2016-08-24随着越来越多的企业掌握了基本的商业智能报告和描述性分析，分析的真正价值逐渐进入更高级的阶段，如预测和说明性的分析。
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离散型制造业生产类型的核心组成部分有哪些？
2016-08-22对于CIO们试图解决在物流和供应链运作最重要的痛点，满足不同企业用户的需求可以帮助他们做到统筹兼顾。
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Spark尚未“成熟” 用户仍需“专业”
虽然Spark的应用对企业而言已经并不陌生，但对于一些企业来说，这项技术可能还是比较“前沿”。
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Watson 分析：让我们变得更好还是更懒？
Watson分析在很多领域表现出色，特别是在广告方面，包括Google和Adobe。但是IBM的AI驱动的分析技术还值得细细推敲。
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《数据价值》2017年3月刊·当预测模型失败了
随着大数据环境的不断发展，集成和准备分析数据的工作正在发生显著的变化。
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《数据价值》2016年10月刊·窥探未来的水晶球
企业可以利用Hadoop以及所有与它相关的技术设计大数据环境，以满足其特定的需求。但把所有的技术集成在一起并不是一件容易的事。