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去年，新兴的AI技术被炒得火热，随着AI进一步渗透到企业中， 就需要企业做出理智的选择和判断了。
根据Deloitte集团的一份新报告，非结构化数据和其他所谓的黑暗数据类型的分析可以提供重要的业务价值。
单纯地雇用数据科学家并不意味着企业能够充分利用数据科学带来的优势。来看看这些企业如何通过数据科学团队让数据价值最大化。
作为分析市场的供应商之一，SAS的软件从未成为“开放性”的代名词。该公司的规模允许它设定客户如何购买其软件的条款，通常这意味着销售独立软件。
我们常常认为组织应该由数据驱动决策，基于数据分析做决策的企业要比其它企业做的更好。
使用预测分析工具的企业用户有个普遍的共识，那就是数据始终驱动业务决策。 但在政治领域，这种说法并不是那么适用。
在Gartner关于2016年新兴技术的报告中，认知系统和机器学习被认为是热门技术。这导致一些评论家猜测，炒作正在迅速超过AI技术本身提供的能力。
2016年不乏有关机器学习和人工智能的新闻，虽然一些事例显示了技术的发展前景，但并非所有的机器学习和AI项目都会取得成功。
随着日常生活中数据生成设备的数量不断增长，关于“是否应该将数据公开，以及何时应将个人数据视为私有”的争论也在不断增加。
，对于企业而言，让员工能够构建预测模型并执行其他类型的高级分析，这一点变得越来越重要。
