关注商务智能及虚拟化领域技术发展，专注网站内容策划、组稿和编辑， 负责《数据价值》电子杂志的策划和撰稿。喜欢桌游，热爱音乐，吃货一枚。
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？
如果模型没有帮助提升业务效益的话，数据科学家建立分析模型对组织来说就没有多大帮助。本文将提供一些方法帮助企业有效应用数据科学模型。
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。
当LinkedIn还是一家规模较小的公司时，它从社交网站上获取的数据是如何被格式化和结构化的，似乎并没有人关注。
无论你如何构建治理环境，都需要对数据进行管理。但数据管理团队越来越多地以微妙的方式实现数据治理，以避免被商业用户视为“数据警察”。
对于主流大数据用户来说，数据治理是一个大问题。最近，IT供应商已经宣称使用开源以及商业数据治理工具来管理基于Hadoop的数据湖中的数据。
数据已经成为新的商业时代中最主要的生产因素，有了数据主导权才能保证商业的竞争，在此基础上进行持续的创新。
