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2021年大数据和分析4大趋势

自动驾驶汽车、仿生机器人和自主送货的无人机是我们今天看到的数字化转型的尤物,不时出现在新闻头条。不过如果没有第四次工业革命的石油--数据以及分析技术来让我们解读和理解数据,这些都是不可能实现的。 大数据是一个术语,它被用来描述处理数据的技术和实践,这些数据不仅数量大,速度快,而且有许多不同的形式。埃隆·马斯克的自动驾驶汽车以及杰夫·贝佐斯的无人便利店背后,都有一个复杂的大数据系统和一支聪明的数据科学家队伍,他们已经把愿景变成了现实。 “大数据”这个词可能不像几年前那样无处不在,因为它所体现的许多概念已经彻底融入了我们周围的世界。不过大数据并没有过时,事实上,即使在今天,大多数组织也在努力从其所能接触到数据中获得价值。作为一种商业实践,大数据仍然处于非常初级的阶段。 因此,以下是我对一些关键趋势的看法,这些趋势将影响今年和不久的将来如何将数据和分析用于工作和生活中。 AI推动更深入的洞察力和更复杂的自动化进程 人工智能(AI)改变了分析领域的游戏规则。由于公司及其客户生成了大量结构化和非结构化数据,自动手动分析也只能触及表面。 今天使用的人工智能,最简单的思维方式是计算机和软件能够自我学...

从网络工程师的角度看网络自动化的现状

当谈到网络行业时,许多相同的挑战仍然困扰着网络工程师,并减缓了网络的发展速度。在这里,我从网络工程师的角度来讨论当今网络自动化的本质和解决方案,这也许是一种摆脱困境的方法。 网络工程师面临的问题 网络工程师必须应对的一些主要挑战包括: 网络碎片化。没有两个网络是完全相同的。当需要接触网络时,这就带来了风险和困难。新技术的发展速度超过了工程师,当领导层做出影响网络的采购时,似乎炒作取代了深思熟虑的决策。 固有的知识。对网络的了解程度与个人在网络中工作的时间成正比。在最好的情况下,这些知识的传递是不一致和不完整的。其结果是培训效率低下,导致成功进入该领域的新人较少。 封闭文化的观念。通常,网络工程师受制于排他性小团体的心态。他可能被领导层视为不重要的组织开销,直到 "有什么东西坏了"。新进入该领域的人认为内部的角色并不理想(甚至无法实现)。这就在复杂网络的日常运作之外的人和内部的人之间产生了一个反馈循环。 网络工程师可以为行业提供什么 应对这些挑战可能是令人生畏的。幸运的是,网络工程师可以提供很多东西,包括。 从历史的角度来看。许多网络工程师是伴随着这些网络成长起来的。几乎没有适合所需技能...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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