观点

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• 数据挖掘的治理，遵守，道德：单独但平等

  在伦理挖掘和分析数据，治理，遵守和道德的情况下被错误地被误认为是一个。数据管理器需要了解临界差异。继续阅读

• 什么 - 如果业务计划模拟其预测性最佳

  正在模拟及时和准确的业务场景可以是预测战略举措的性能，陷阱和益处的基本竞争武器。继续阅读

• 增强分析显示了隐藏的事物

  增强分析的兴起使企业能够找到数据中的相关性，这可能是运营效率和成本节约的关键差异。继续阅读

• HR指标和分析使劳动力更有价值

  使用指标和分析来改善物流，运营和预测是一个很好的第一步，但不够。您的劳动力是优化最重要的资源。继续阅读

• 商业智能和人工智能是自然的

  尽管目前的商业智能和人工智能是独立的学科，但AI-Powered BI是一个应该更加关注的想法。继续阅读

• IBM的Watson Analytics迈出了进展，但散发了糟糕的氛围

  Watson Analytics是一个强大的球员，包括Google和Adobe。它确实按照宣传的方式执行 - 但IBM的AI驱动的分析技术留下了很多需要的措施。继续阅读

• 流数据分析对项目团队进行了实时压力

  可以支持流媒体分析应用程序的实时数据架构是一个诱人，但要迅速行动信息的组织的潜在客户。继续阅读

• 规定的模型将分析迈出一步

  描述性分析功能强大。预测分析，华而不实。规定性分析？或许，无聊，但对于改善企业的行动并不重要。继续阅读

• 预测分析工具铰链良好的数据，商业专业知识

  预测分析有助于企业维持竞争优势，但仅适用于正确的数据。甚至那么，最先进的分析工具也无法取代专业知识。继续阅读

• 不要让数据驱动的方法来自分析方程的AX判断

  数据分析可以帮助改善组织中的决策。但人类的直觉和判断需要成为图片的一部分，以保持预测模型和分析算法。继续阅读

• 机器学习模型接管软件行业

  正如软件在几年前接管更广泛的技术行业，我们开始看到机器学习算法主导软件。这趋势有很好的理由。继续阅读

• 新兴分析工具挑战主导大数据哲学

  分析技术，如事物互联网和认知计算意味着我们不能在给定主题上拥有所有数据。那么，这对大数据有何意思？继续阅读

• 体育数据分析并不总是扣篮

  体育中分析的越来越趋势造成了很大的辩论，即使数据驱动的决策可以提供一些好处，它们也不适合所有场合。继续阅读

• 在商业智能软件工具上销售您的首席执行官

  令人信服的高管和其他工人采用商业智能软件仍然令人惊讶。如果您没有在内部销售BI的福利，这可能是一个原因。继续阅读

• 不要只是在新BI工具中购买数据连接器

  没有缺乏数据分析工具，希望能够容易地连接到一系列数据源。虽然这些技术很有希望，但用户需要小心翼翼地接近它们。继续阅读

• 数据分析工具无法创建数据驱动的文化

  企业希望更具数据驱动，供应商正在利用时尚，自助服务工具的​​需求。但它的文化不是工具，它创造了一个数据驱动的组织。继续阅读

• 客户数据分析团队采取更律师的外观

  在某些组织中，企业律师应任务保护来自分析滥用的数据。但他们需要避免绑在数据科学家的手中。继续阅读

• 数据科学作业与所有炒作都不一样丰富

  这些天，似乎每个人都在谈论数据科学家。对角色的一般兴趣继续增长，但这并不导致雇主在工作中的相应增长。继续阅读

• 将数据分析方法带到群众

  普通公众的许多成员包括商业管理人员，并不真正了解分析是什么。这取决于数据科学家教育它们。继续阅读

• 企业在网络安全分析上没有借口

  即使企业为他们提供安全性分析工具，可能会对问题进行安全分析工具，可能会出现主要数据漏洞。继续阅读

• 用护理方式接近大数据项目

  它观察人们谨慎对待数据的数据，而是专注于手头业务问题的最佳技术。继续阅读

• 将您的数据分析技能带到下一级

  无论您在哪个行业中，如果您缺乏基本的分析技能，您可能会留下。采取积极主动的方法可能最终节省您的时间 - 以及一个麻烦 - 进一步下行。继续阅读

• 关于大数据技术趋势的焦虑是有效的

  对大数据技术趋势的批评可能会走得太远，但是支持者不应该解除批评。继续阅读

• 伯爵在云中：找到你的幸福

  托管商业智能的离产权可能似乎可怕，但很快它将是企业生活的必要和正常部分。为了最大的好处，学习土地的铺设。继续阅读

• 分析建模是科学和艺术

  模型是预测业务决策结果的关键。虽然数学可能会使他们勾选，但它也需要一定的眼睛 - 而耳朵 - 对于什么有效。继续阅读