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云计算数据中心_怎么购买_什么是人工智能工程师

时间:2021-02-23 16:05 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

博客每天,公司都在根据数据做出令人难以置信的重大决策。这些决策改进了产品,改变了价格,增强了客户体验,保障了人们的安全,甚至改变了生活。但随着这些日常结果的改变...

云计算数据中心_怎么购买_什么是人工智能工程师

博客每天,公司都在根据数据做出令人难以置信的重大决策。这些决策改进了产品,改变了价格,增强了客户体验,保障了人们的安全,甚至改变了生活。但随着这些日常结果的改变,我们知道公司对数据做出的最关键的决策是选择其技术堆栈来支持数据分析工作流程一个存储、跟踪和分析数据的平台的初步选择为后面的所有重要问题奠定了基础。可以理解的是,公司在选择数据分析供应商时非常谨慎,因为他们知道早期的一个失误可能会限制他们从数据中获得的强大成果在这个评估过程中,我们听到的最大的问题通常围绕三个关键主题:灵活性、选择和速度企业需要驱动数据分析工作流的方法和语言的灵活性,因为他们永远不想错过做出有价值的数据驱动决策的机会。今天的现代数据团队将SQL与更具表现力的语言(如R和Python)结合使用来进行预测性分析或将预测结果与其他数据关联起来。使用这些语言找到合适的数据平台可以提供巨大的优势,因为其他人也在使用这些语言进行分析。这意味着更多的开源库、更多的工具和更多的资源可以学习。与需要学习专有标记语言的分析平台相比,使用标准语言显然是正确的选择这些企业还希望能够自由选择使用最符合其优先事项的合作伙伴和集成商。随着市场上的一系列数据仓库选项,客户知道每一种都提供了自己的优势,这取决于他们的用例和数据成熟度级别。数据团队最不希望看到的是对他们的仓库所做选择的限制——他们应该可以自由选择对业务最有利的选项,无论是雪花、红移、BigQuery,这些选项的组合还是其他选项。对于那些独占的合作伙伴关系和业务关系限制了客户构建其理想数据工作流的能力的平台,这成为一个主要问题。关键的是,今天的现代企业希望找到最快的时间从他们的数据中获得洞察力。他们知道,他们会经常面对新的、出乎意料的商业问题——这种问题通常会对公司产生重大影响——他们不应该等待数小时或数周的时间来获得这些具有挑战性的问题的答案。这些数据团队不应该在每次分析之前预先定义度量标准,这与实验文化不兼容。对于构建良好的数据工作流,不需要任何建模层在数据源和最终分析之间创建障碍Sisense有数百个集成和合作伙伴,使连接来自多个源的数据变得像登录一样简单。我们还构建了数据引擎,以帮助客户机在任何类型的工作负载(无论并发性、大小或复杂性)下获得更快的查询性能和数据摄取。以SQL为基础,使平台更容易访问所有用户,并将R和Python功能直接添加到我们的平台中,可以实现更强大的分析。我们的数据方法利用了模型的最佳方面——使用SQL片段、视图和模板整理、预聚合的数据,以及将建模数据立即连接到其他表的灵活性。只有当你能够快速获取信息并找到答案时,数据才是有价值的。选择正确的BI平台来支持您首选的工作流,可以在数据驱动文化和完全丧失对数据价值信心的文化之间产生差异。我们认识到我们的客户今天探索和分析数据的各种方式,我们很自豪能够建立一个平台,为所有客户提供实时深入的见解如果您想了解这一思路如何应用于整个行业,请查看Sisense首席战略官Guy Levy Yurista的这篇文章,概述数据分析未来的主要趋势标记:数据团队

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