Bridget Botelho

Bridget Botelho

资深专家

  • 数据仓库vs.数据湖vs.数据集市:超越RDBMS

    数据仓库vs.数据湖vs.数据集市:超越RDBMS

    发表于:2019-08-31   |  作者:Bridget Botelho   |  翻译:邹铮   
  • 超越RDBMS:数据仓库与数据湖、数据集市

    超越RDBMS:数据仓库与数据湖、数据集市

    发表于:2018-08-15   |  作者:Bridget Botelho   |  翻译:邹铮   
  • 能用BI解决的问题 就别去蹭“人工智能”的热度了

    发表于:2017-11-02   |  作者:Bridget Botelho   |  翻译:杨宏玉   

    人工智能产品是未来的趋势,许多技术供应商玩起了人工智能的花招,蒙骗潜在客户,误以为自己购买的是最前沿的软件。

  • 人力资源分析 需要的不仅仅是数据

    发表于:2017-09-06   |  作者:Bridget Botelho   |  翻译:乔俊婧   

    数据并不能直观显示员工的工作表现和员工留存率,更多的公司计划使用员工分析工具来帮助员工做出决策。

  • 停止数据混战 构建数据治理模型

    发表于:2017-07-10   |  作者:Bridget Botelho   |  翻译:杨宏玉   

    由于一些公司选择从多个来源来收集数据,他们往往会失去了对数据质量和准确性的控制。不管你喜欢与否,现在该停止数据混战了,应用数据治理,这才是你要做的事。

  • 聊天机器人技术引发的一系列道德问题

    发表于:2017-05-02   |  作者:Bridget Botelho   |  翻译:杨宏玉   

    Gartner预计,到2020年,所有业务应用程序都会包含自然语言处理能力,深层神经网络和会话能力。很有可能几年之后,你与销售助理进行电子邮件交谈,对方根本就不是人类,而你却丝毫不会察觉。

  • AI也要“接地气”

    发表于:2017-04-13   |  作者:Bridget Botelho   |  翻译:乔俊婧   

    人工智能应用程序为一系列业务流程提供了宝贵的洞察力和帮助,而今天的应用只是冰山一角。

  • 不服来辩:数据驱动的商业模式引领未来

    发表于:2017-03-20   |  作者:Bridget Botelho   |  翻译:乔俊婧   

    如今,越来越多的公司采用数据驱动的商业模式,这样可以充分利用公司收集的大量数据来获得竞争优势。

  • 没有好数据 再先进的预测分析工具也爱莫能助

    发表于:2017-03-02   |  作者:Bridget Botelho   |  翻译:张亮亮   

    虽然对预测分析工具的价值进行了宣扬,但对它们的过度依赖同样也是有害的,分析工具的洞察力是否足够好,与提供给它们的数据好坏息息相关。

  • AI会话机器人:未来企业的“扛把子”

    发表于:2016-09-20   |  作者:Bridget Botelho   |  翻译:杨宏玉   

    人工智能会话机器人目前并不常见,但在五年后的未来,你收到的销售邮件很有可能并不是由人工发出的,而是来自于它们。

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