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先價值后結構：全球醫療保健公司葛蘭素史克數據轉換的經驗教訓

制藥公司葛蘭素史克的首席數字和技術官討論了如何“以盡可能廣泛的雄心和盡可能小的努力”開始實現規模化的價值創造。

如何為業務收集數據并將其轉化為價值

摘要：大數據收集和分析對于2018年業務成功至關重要。數據的時代已經來臨，企業在管理業務時將數據考慮在內，這一點比以往任何時候都重要。

不知道這7個典型數據項目步驟，都不好意思自稱大數據人

數據科學是一門跨學科的科學，它可以從結構化或非結構化的各種形式的數據中提取知識和見解。數據科學是定期尋找現有問題的新答案的過程，當你找到那個新答案時，它給你帶來的成就感也是非常巨大的。

大數據與Microsoft Access共同應用的機會

摘要：如今，大數據可能會以一些有趣的方式改變一些舊工具。Microsoft Access已經設置為處理許多大數據應用程序，尤其是如果用戶使用正確的查詢工具，并且能夠將其連接到SQL服務器。

大數據技術解讀 引領未來也須應對挑戰

大數據技術是在傳統數據處理手段無法應對海量數據的實時需求的情況下，采用新的信息技術來應對大數據爆發進行數據處理的技術。

運用大數據手段服務民生增強群眾獲得感

建設創新型中心城市的核心任務就是要推進大數據在商用、政用、民用的創新,特別是要推動“塊數據”在社會民生領域的運用創新。圍繞社區“塊數據”建設

物聯網：將數據轉化為信息和知識

在介紹過程中的步驟之前，我應該花點時間來定義在談論物聯網環境中數據傳輸時經常使用的幾個術語。以下是使用北行和南行通信渠道從傳感到意義的方式：步驟1：傳感器提供北行遙測數據。

暗數據：隱藏的商機

摘要：Gartner公司將暗數據描述為“組織在其常規業務活動過程中收集，處理和存儲但未能用于其他目的的信息資產”。

為什么企業采用了數據驅動，還是會失敗

假設有兩家公司同時售賣汽油，公司1的汽油價格(87 9美分)比公司2(93 9美分)的汽油價格低6美分，公司2的員工即使明知這個狀況也無法改變，因為汽油價格的變動需要上層領導批準。

幫助企業開始采用大數據的7大工具

摘要：幾乎每一個行業廠商都希望過渡到一個數據驅動的方法。現在你知道要考慮什么，以下有七個工具可以幫助你的組織分析大數據

大數據+深度學習：未來兩年內將成為大部分企業的標配

金融服務行業內的公司主要認為大數據的機遇來自于實時分析(70%)以及趨勢分析(67%)。制造業有同樣的看法，60% 的調查對象認為大數據分析是必需品，且 62% 計劃在未來部署機器學習。

說得好不如做得好 大數據真的能幫你減肥嗎?

事實上，正是這種信念在龐大的數據面前催生出糾正導致情感分析領域迷失所有弊端的能量。當企業爭奪越來越多的大數據，他們已經不再能夠在龐大的顯示器面前簡單地挖掘包含數千項指標的所有數據。

對大數據知識架構的梳理

近期交接了前期的大數據項目，對之前的項目內容做一個總結。大數據項目，以一個產品經理的角度來參于到這個項目中，才發現，自己曾經學到的內容到實際的應用中是那么的微乎其微。

大數據應當追求數據精確而非大而全

在目前的南方大規模降雨中，百度、阿里巴巴等多家公司利用大數據，即時發布武漢等城市街道積雨狀況的地圖，提醒出行市民提前避讓。

大數據悖論：更多數據會帶來更好的決定？

在數據社區存在這樣一種共識：充足的數據就像是一鍋粥，而噪聲和偏見就像老鼠屎能夠破壞整鍋粥的味道。事實上，正是這種信念在龐大的數據面前催生出糾正導致情感分析領域迷失所有弊端的能量。

采取行動應對大數據

如今，美國國家數據科學協會指導委員會成為了一個積極的和不斷發展的組織。斯坦·阿豪特博士是RENCI計算研究所所長，北卡羅萊納大學教堂山分校的計算機科學教授，還是美國數據科學協會指導委員會（NCDS）主席。