Публикации по теме 'business-intelligence'


ИНДИЙСКАЯ ЭКОСИСТЕМА СТАРТАПОВ: визуализация данных и анализ тенденций финансирования от…
Введение В последнее время в Индии наблюдается огромный рост стартап-экосистемы с такими компаниями, как CRED , PharmEasy , Digit Insurance , Meesho , Groww и Swiggy в числе лучших стартапов Индии . В этой статье делается попытка выяснить состояние стартап-сцены в Индии, анализируя данные с 2018 по 2021 год. Этот анализ поможет венчурным капиталистам и потенциальным инвесторам принимать обоснованные и разумные бизнес-решения, а также эффективно использовать..
Цифровая трансформация касается людей, а не только технологий
Хотя многие специалисты по бизнес-аналитике (BI) и лидеры поймут смысл названия этой статьи, это может показаться нелогичным для тех из нас, кто в первую очередь связывает программное обеспечение с BI. Конечно, бизнес-аналитика во многом связана с программным обеспечением, но она также связана со стратегией, процессом и культурой. Именно культура организации управляет стратегией, процессами и технологиями, а не наоборот. Почему же тогда успех или неудача программного обеспечения в..
Просто позвольте Ай сделать это!
И другие глупости, которые бизнес-лидеры говорят об Ай. Конец близок, и я боюсь, что пути назад нет, поскольку, по словам предыдущих боссов, клиентов и широкой общественности, Ай здесь, чтобы забрать нашу работу, наших партнеров и наши средства к существованию. Нет, а если серьезно, я был на встрече со своим старым боссом, где она описывала, как, как только данные будут готовы и подготовлены должным образом, она выпустит мою команду, и просто… «Пусть это сделает Ай»… и все будет..
Означает ли искусственный интеллект, что визуализация данных мертва?
Авторы Стивен О’Коннелл , Афруз Самаи , Энн Стивенс и Джейми Уэйз Может возникнуть соблазн сказать, что, когда ИИ сможет находить закономерности и выбросы в наборе данных быстрее и точнее, чем люди, визуализация данных станет неактуальной, а информационные панели устареют. Если пользователи могут надежно запрашивать у компьютера любую необходимую информацию, когда она им нужна, нужно ли им анализировать диаграммы для извлечения информации и идей? Мы задались целью найти ответ...
Самостоятельный прием данных: ключ к созданию единого, масштабируемого облачного озера данных
Предприятия все чаще используют облачные озера данных для выполнения крупномасштабных аналитических рабочих нагрузок и использования аналитических данных на основе данных для принятия более эффективных решений. Облачные озера данных обеспечивают непревзойденную эластичность и масштабируемость, позволяя компаниям сократить расходы и сократить время выхода на рынок. Первым шагом в создании озера данных на облачной платформе является прием данных, однако ему часто придается низкий..
Почему AI ≠ ML? Рассмотрение примеров создания чат-ботов.
В последние годы на конференциях по искусственному интеллекту, машинному обучению и чат-ботам искусственный интеллект приравнивается к машинному обучению, а машинное обучение - к нейронным сетям. Шумиха вокруг «машинного обучения» в последние несколько лет убедила большую часть ИТ-индустрии в том, что ИИ - это когда мы находим гигантские большие данные и передаем их искусственному интеллекту, который затем дает свое собственное понимание и находит идеальные решения для различных..
9 способов машинного обучения помочь бизнесу — мнения технических гуру
Машинное обучение — не новое имя в технологиях. Исторически концепция машинного обучения зародилась в 1943 году, когда Уолтер Питтс и нейробиолог Уоррен МакКаллох предприняли попытки математически отобразить мыслительные процессы и принятие решений в человеческом познании и опубликовали свои результаты в том же году. Однако машинное обучение, как его еще называют, превратилось из простой имитации людей в игры в решение сложных бизнес-задач, тем самым став основным инструментом в руках..