TechTarget网站编辑，重点关注商务智能、数据分析和数据可视化技术。
公众对机器学习技术的信心还没有得到充分验证，这与自动驾驶技术刚刚出现的情况类似，它对技术有着很大的依赖性。
随着越来越多的企业掌握了基本的商业智能报告和描述性分析，分析的真正价值逐渐进入更高级的阶段，如预测和说明性的分析。
英国脱欧投票引起了金融系统的广泛关注，投资者也面临着巨大的经济损失。但数据驱动策略和机器学习工具帮助了他们避免了一些风险。
许多企业在对网站进行调整时，缺乏一个明确的A/B测试策略，这样容易错过改善网络性能的潜在机会。
如今AI已经成为一个非常热门的话题，企业需要利用强大的AI技术帮助他们更加高效地进行技术部署。
数据可视化工具制造商Tableau很快就会发布一个更新版本的软件,该公司表示将支持进一步深入和简化数据访问多个数据源。
科技领域一些重量级人物承诺，基于语音的机器学习算法将给企业带来更高的生产力。这些信息的发布是市场竞争激烈的另一种表现，似乎竞争每周都在升温。
数据科学家们通常喜欢把后端技术扔给工程师来处理。当你的主要关注点是提高模型的预测精度或发现一个数据集中的未知相关性时，文件系统和资源管理工具通常情况下并不十分友好。
直到2015年中旬，Urban Airship Inc公司内部还有大量的数据没能得到充分利用。这家移动应用软件供应商的产品经理Neel Banerjee决定，是时候做出改变了。
选择新的分析软件不仅仅是获得正确的特性和功能。有时，它也是一个人力资源问题。如果你使用一项简单的技术，它便为你寻找在其他方面有特殊之才的人打开了方便之门。
