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創(chuàng)建現(xiàn)代分析架構(gòu)
在當(dāng)今世界，數(shù)據(jù)和分析對于組織來說是不可或缺的。如果能夠從數(shù)據(jù)中挖掘業(yè)務(wù)價值，則能夠領(lǐng)先同行。Aberdeen 的一項調(diào)查顯示，實施現(xiàn)代數(shù)據(jù)湖分析平臺的組織在有機收入增長方面的表現(xiàn)優(yōu)于同類公司 9%。這些領(lǐng)導(dǎo)者能夠?qū)?shù)據(jù)源（如日志文件、來自點擊流的數(shù)據(jù)、社交媒體和存儲在數(shù)據(jù)湖中的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備）執(zhí)行新型分析，如機器學(xué)習(xí)。
報告來源：
AWS
2020-09-27
2384
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進入專用數(shù)據(jù)庫時代
數(shù)據(jù)是每個組織的戰(zhàn)略資產(chǎn)。隨著數(shù)據(jù)繼續(xù)呈現(xiàn)指數(shù)級增長，數(shù)據(jù)庫對于理解數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)化為寶貴見解越來越重要。進入專用數(shù)據(jù)庫時代，找到正確的數(shù)據(jù)庫來處理相應(yīng)工作，這是能確保企業(yè)實現(xiàn)創(chuàng)新、高性能和業(yè)務(wù)成功的方案。
報告來源：
AWS
2020-09-27
3316
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利用數(shù)據(jù)的力量
每個企業(yè)都存在著日益增長的數(shù)據(jù)問題，企業(yè)的第一反應(yīng)，往往是認為這些問題都和商業(yè)智能流程及工具有關(guān)。但是，真正的問題是無法輕松訪問企業(yè)已有的數(shù)據(jù)。隨著人工智能和機器學(xué)習(xí)的實現(xiàn)，是時候利用信息的力量，成為數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)了。
報告來源：
AWS
2020-09-27
2178
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