技巧
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预测分析工具VS情感驱动 谁能左右分析结果？
2017-02-27使用预测分析工具的企业用户有个普遍的共识，那就是数据始终驱动业务决策。 但在政治领域，这种说法并不是那么适用。
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SAP解决方案管理器工具如何启用完整的测试场景？
2017-02-22在SAP HANA上为Business Suite选择SAP解决方案管理器工具时，成本，易用性，用户熟悉程度和报告需求是公司选择的决定性因素。
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如何选择SAP库存优化软件？
2017-02-21选择库存优化软件可能很复杂，库存优化仓与MRP监控器结合使用以评估关键性能指标。本文列举了它提供的五个关键功能。
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五大最佳方式管理SAP SuccessFactors
2017-02-20由于SuccessFactors的技能在市场上很少，特别是对于希望聘用全职系统管理员的公司，可能很难装配SuccessFactors为组织提供支持。
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数据货币化：夯实前期基础很重要
2017-02-19并非所有的公司都有实现数据货币化的必要性。但对于适合的组织，实施数据货币化战略几乎可以将数据转化为更大的价值。
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AI工具盛行 是炒作还是大有可为？
2017-02-15在Gartner关于2016年新兴技术的报告中，认知系统和机器学习被认为是热门技术。这导致一些评论家猜测，炒作正在迅速超过AI技术本身提供的能力。
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听说早期采用者在Spark集群部署很容易？
2017-02-15软件公司Intuit和Novantas采用了特定的方法来部署他们的第一个Spark集群，限制了初始用户访问，并寻找更加坚实的业务用途。
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SAP HANA快速版:让非SAP开发人员更轻松地使用HANA
2017-02-13去年9月SAP TechEd会议上最大的公告之一是发布SAP HANA（快速版）供开发人员使用。 12月，SAP HANA 2.0版本正式发布。
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将数据价值最大化 招聘数据科学家并非唯一办法
2017-02-09，对于企业而言，让员工能够构建预测模型并执行其他类型的高级分析，这一点变得越来越重要。
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实现“数据货币化” 打出战略“组合拳”
2017-02-07专家说，大多数公司都有可能利用的数据货币化机会。但是明确的战略和长期计划对于获得所需的利益至关重要。
分析 >更多
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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。
电子杂志 >更多
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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。