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现在,企业对数据观念的转变已经将数据管理推向了新的高度。数据科学是现在数据管理的核心组成部分,但数据管理和数据科学往往被视为两种不同的活动。数据科学家工作在数据分析师、数据工程师和DBA之间,他们把时间花在为数据分析和竞争情报做好数据基础设施上。但是,在不断发展的下一代数据市场中,数据管理和分析将是市场成功的核心差异化因素,因此,数据管理和数据科学必须协同工作。
经过多年来企业信息化建设,大部分都拥有了自己的财务,OA,CRM 等软件。这些系统都有自己的独立数据库,记录着企业运行情况某个方面的数据。但是单独看这些系统的报表,并不一定能对企业运行情况有全面客观的了解。
随着制造业等领域转型升级的深入推进,近年来有色金属行业也展开了智能化升级行动。根据《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》、《新一人工智能发展规划》等重要政策,以及《国家智能制造标准体系建设指南》的总体要求,工信部编制了有色金属行业智能加工工厂建设指南(试行),以促进行业技术进步和规范发展。
互联网时代,数据已成为公司的重要资产,许多公司会使用大数据等现代技术来收集和处理数据。大数据的应用,有助于公司改善业务运营并预测行业趋势。然而,若这项技术被恶意利用,没有适当的数据安全策略,就有可能对用户隐私造成重大威胁。因此,公司必须意识到大数据的安全问题及其负面影响。下面,我们就来深入解析大数据存在的五大安全问题。
数据挖掘涉及“处理数据和识别信息中的模式和趋势”,根据IBM所说,“数据挖掘原理已经存在了许多年,但是随着大数据的出现,它更为流行了。”数据挖掘技术帮助专业人员了解可用数据集,本文将会介绍5种主要的数据挖掘技术,这些技术可以为企业和其他组织提供描述性和预测性的能力。
在大数据系统平台当中,数据存储、数据库、数据仓库是非常重要的概念,共同支持大数据存储的实际需求。在大数据处理当中,大数据存储这个环节,数据仓库技术起到重要的作用。今天我们来对数据仓库做一个简单的介绍。
人工智能和大数据是技术界最热门和讨论最多的两个主题。尽管如此,围绕大数据和人工智能仍然存在许多误解。这两个话题也有很多炒作,有时可能会导致更多误解。在本文中,您将了解企业对大数据和人工智能的七个常见误解。
物联网(IoT)和大数据技术在组织和个人之间快速增长。据《福布斯》预测,到2025年,生成的数据量将增加到175 zettabytes。这将对收集、分析和报告数据的方式产生巨大影响。
尽管数据分析的进步使企业能够获得对大型结构化和非结构化数据集的深入了解,但是这些进步限制了隐私和盗用风险。更好地控制数据和保密协议的生命周期可以缓解这些风险,但是将敏感或受监管的数据处理组件外包给第三方仍然被普遍认为充满风险。
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