Интеграция данных: нужен стратегический подход

Интеграция данных: нужен стратегический подход

О том, почему интеграция данных должна стать стратегическим направлением, размышляет Дэвид Линтикум – старший партнёр в Cloud Technology Partners, международный эксперт и автор книг по ИТ. Интеграции данных не место

Хороший data science-специалист: 5 признаков

Хороший data science-специалист: 5 признаков

О том, каким должен быть хороший data science-специалист, рассказывает Джо Маккендрик, независимый аналитик и внештатный автор целого ряда зарубежных IT-изданий. Только планируете освоить эту профессию или хотите нанять такого сотрудника?

Интеграция данных: избегайте этих трёх ошибок!

Интеграция данных: избегайте этих трёх ошибок!

О том, какие ошибки компании чаще всего допускают при интеграции данных и как их избежать, рассказывает Дэвид Линтикум – старший партнёр в Cloud Technology Partners, международный эксперт и автор книг

Почему для успешной стратегии IoT нужна интеграция данных?

Почему для успешной стратегии IoT нужна интеграция данных?

О значении интеграции данных для интернета вещей (IoT), размышляет Дэвид Линтикум – старший партнёр в Cloud Technology Partners, международный эксперт и автор книг по информационным технологиям. У интернета вещей большое

Big Data изменила машинное обучение. Почему теперь не обойтись без Apache Spark?

Big Data изменила машинное обучение. Почему теперь не обойтись без Apache Spark?

О том, с какими проблемами можно сейчас столкнуться при использовании машинного обучения (ML) и как Apache Spark помогает их решить – в статье с участием Лу Карвальхейра (менеджер по продвинутой

Управление данными в нефтегазовом секторе с помощью MDM-систем

Управление данными в нефтегазовом секторе с помощью MDM-систем

Управление данными в нефтегазовом секторе имеет свои особенности. О том, как это делать с помощью MDM-систем размышляет Праш Чандрамохан. Праш работает маркетологом в Informatica и отвечает за Informatica Master Data

Машинное обучение и анализ данных требуют качественных данных

Машинное обучение и анализ данных требуют качественных данных

О том, почему качество данных имеет большое значение для машинного обучения и анализа данных, размышляет Джо Маккендрик, независимый аналитик и внештатный автор целого ряда зарубежных IT-изданий. Также автор объясняет, зачем

Монетизация данных. 9 сценариев для страховых компаний

Монетизация данных. 9 сценариев для страховых компаний

Не знаете, с чего начать монетизацию данных? Читайте основные рекомендации в статье Ценность Big Data: висит груша, нельзя скушать. А вы научились монетизировать? Данные сейчас собираются с самых разнообразных устройств.

Apache Spark для текстового поиска: найти всё, что скрыто

Apache Spark для текстового поиска: найти всё, что скрыто

Никогда не сталкивались с Apache Spark? Читайте статью «6 фактов об Apache Spark, которые нужно знать каждому». О том, почему приложения для работы с Big Data не могут обойтись без

6 рекомендаций для снижения текучки кадров с помощью единой системы управления знаниями

6 рекомендаций для снижения текучки кадров с помощью единой системы управления знаниями

Удержание персонала – одно из ключевых условий повышения рентабельности бизнеса. Опыт многих компаний показывает: сократить текучку кадров позволяет внедрение единых систем управления знаниями. Так, после внедрения такой системы – KMS