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数据指示器软件已经存在很多年了，许多企业可能认为，现在指示器的实现是全自动的，无需人为干涉。但他们错了，这种观点可能会带来严重的问题。
BI仪表盘仍然是大多数企业的首选，不过，大数据的新兴趋势正迫使BI和IT团队重新考虑如何构建和使用BI仪表盘。
实现业务交付的数据科学和分析并不一定是完美的，专注于实际分析可以为企业带来很大的收益。
在训练深度学习模型时使用更多的GPU并不总是能带来更快的结果，但是IBM的新软件表明可以做到这一点。
Databricks为其管理的Spark平台带来了新功能，以及开源Spark，希望能够使计算引擎更广泛地使用。
尽管BI和AI是两个独立的概念，但AI和BI相结合这种想法应该得到更多关注。
在创建BI报告时，许多企业都会犯同样的错误。如何避免这些最常见的陷阱呢？
随着更多的公司推出这项技术，人们一直在讨论和担心人工智能会从人们手中抢走工作。但真正的现实可能是人们需要适应不断变化的角色，与机器一起工作。
人工智能和创造力似乎不搭边，但是一些人工智能开发人员试图表明，机器实际上可以复制人类的大部分创造力。
人工智能技术纵然火爆，但只有那些打下了坚实基础的公司才会获得这种颠覆性技术的回报。
