考虑从事数据科学职业？好消息：美国劳工统计局估计，数据科学家的就业率将 增长 36% 2021 年至 2031 年期间，预计届时将创造 40,500 个以上的就业岗位。随着全球产生的数据量快速增长，对数据科学专业人员的需求也在增长，他们可以帮助组织分析所有这些数据、改善内...

近年来，随着技术进步不断改变传统的商业模式，保险业发生了重大变化。从承保到理赔管理，人工智能 (AI) 和机器学习为提高效率、准确性和客户满意度的创新解决方案铺平了道路。其中一项突破是人工智能解决方案的出现，例如 数据提取工具，这彻底改变了非结构化保险数...

人工智能伦理是负责任的产品开发、创新、公司发展和客户满意度的一个因素。然而，在快速创新的环境中评估道德标准的审查周期会在团队之间造成摩擦。公司经常错误地在客户面前展示他们最新的 AI 产品以获得早期反馈。

数据流处理正在迅速成为企业应用程序现代化和改进数据驱动应用程序实时数据分析的关键技术。随着企业越来越依赖实时数据分析，数据流处理使他们能够实时分析和处理大量数据，提供及时的见解并做出明智的决策。

数据仓库存储来自内部系统和各种外部来源的数据。数据仓库旨在通过数据收集、整合、分析和研究来支持决策制定过程。它们可用于分析特定主题领域，例如“销售”，并且是现代分析的重要组成部分 商业智能. 数据仓库的体系结构是在 1980 年代开发的，旨在帮助将数据从操作...

1865 年，Richard Millar Devens 在“商业和商业轶事百科全书”中提出了“商业智能”(BI) 一词。” 他用它来描述银行家亨利弗内斯爵士如何通过在竞争前收集信息并根据信息采取行动而从中获利。最近，在 1958 年，一位名叫汉斯·彼得·卢恩 (Hans Peter Luhn) 的 IBM 计算机...

到 2023 年，转向高级分析的组织将能够更好地利用各自行业中的新机遇。随着自动化数据分析的使用，公司越来越多地转向分析系统和高级分析用例，以实现战略转型和数字战略。

每年发生的员工流失量因行业和国家/地区而异。然而，裁员似乎已成为商界的普遍现象，科技行业最近受到的打击尤为严重。裁员.fyi，一个自 2020 年 3 月以来一直在监测科技裁员情况的网站，收集的数据表明，自今年年初以来，已有 482 家科技公司裁员了约 128,202 名员工。

将数据成功集成到单一平台的能力可能是一个挑战。良好集成的数据使相关人员可以轻松访问和使用它。整合不良的数据会产生问题。数据集成可以 描述为过程 从各种来源收集数据并将其转换为与数据存储系统兼容的格式——通常是数据库或 数据仓库. 在制定业务决策时使用集成...

企业对高质量数据管理和生产力工具的需求不断增长，导致人们对新兴技术（例如低代码和无代码平台）的兴趣激增，以加速他们的 数字化转型 目标。受遗留基础设施阻碍的企业必须进行大量投资，并决定是购买他们的技术还是在内部构建它。对于这两种选择，快速组装和敏捷...

尽管最近大型科技公司进行了大规模裁员，但数据经理、分析师、数据管理员和顾问的未来一片光明。事实上，预计需要数据科学技能的工作数量 增长 27.9% 根据美国劳工统计局的数据，到 2026 年。

机器学习工程是一个专业领域，它将计算机科学、数据科学和软件工程的原理与机器学习的技术和方法相结合。机器学习工程师负责设计、开发和实施机器学习模型和系统，以解决复杂问题或使 数据驱动 预测和决定。

如今，组织每天处理大量的消费者数据。这些数据的范围从标准——姓名、电子邮件地址等——到个人身份信息，如社会安全号码和银行凭证。虽然此类数据是一种资产，尤其是对于企业而言，但意外泄露并导致敏感数据暴露的代价可能非常高。

持续的经济波动和全球经济衰退迫使企业领导人做出艰难的决定。一些正在裁员并缩减运营开销以变得更加敏捷，而另一些则实施了成本节约措施，例如削减技术支出，以提高财务灵活性。这些举措可能会在混乱时期为公司提供短期的喘息机会，但一旦经济环境好转，它们就会迫...

在席卷 2023 年的经济不确定性中，IT 领导者正在争先恐后地寻找降低成本的方法。企业存储是 IT 团队可以在不牺牲可用性、可靠性、 网络弹性，或应用程序性能。对您的企业存储基础设施采取更具战略性的方法将对底线产生影响。转向存储即服务 (STaaS) 是降低成本同时提...

企业架构师的角色被评为Glassdoor的 2022年美国最好的工作 在薪水、工作满意度和可用职位方面。然而，企业架构师是企业界最常被误解的职业之一，它跨越了业务和 IT 之间的鸿沟。企业架构师每天做什么，您需要哪些技能和教育才能从事这一职业 企业架构？

随着企业继续推广一种文化 数据民主化，管理数据迁移和确保安全数据访问的有效策略正在兴起。 数据中心 据预测，今年大型企业和小型组织中多达 50% 的日常业务运营都需要高级数据管理技能。

虽然 客户隐私 对我们大多数人来说，安全和安全似乎可以互换，两者是截然不同但又相互关联的概念。了解两者之间的确切区别无疑是当务之急，因为数据安全和隐私法，包括 通用数据保护条例 和 CCPA，正变得越来越严格。

随着企业继续促进一种文化数据民主化，管理数据迁移和确保安全数据访问的有效策略正在积累动力。IDC预测，今年大型企业和小型组织高达50%的日常业务运营都需要先进的数据管理技能。

数据集成过程与任何其他软件一样受益于自动化测试。然而，找到一个具有一套合适的自动测试的数据管道项目是罕见的。即使一个项目有很多测试，它们通常也是非结构化的，不传达其目的，并且难以运行。一个特点数据管道开发是频繁发布高质量数据，以获得用户反馈和接受...