Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в маркетинговой акции «Вкусные условия». Участвующие бренды: Vitek, Hyundai, Rondell, Starwind. Фокусные продукты: вафельницы, тостеры, сэндвичницы, хлебопечи, кофемашины, электрические турки, капельные и рожковые кофеварки. Период действия акции: с ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме на всю линейку продукции Patriot. Закупая оборудование Patriot, вы накапливаете бонусы. По итогам акции накопленные бонусы выдаются в виде подарочных сертификатов различных розничных сетей по вашему выбору
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей мини-ПК CBR до 15 декабря^ Артикул 11039713 CBR DT-001 Артикул 11039714 CBR DT-002 Артикул 11111883 CBR DT-007 Артикул 11113650 CBR DT-008 В течение 10 дней после отгрузки заполните форму регистрации, указав свои данные: ФИО, код клиента, должность ...
Команда для работы с данными, которую ваша компания использовала на протяжении последних лет, должна переориентироваться и передать аналитические инструменты бизнес-подразделениям, пишет главный евангелист обработки данных компании ThoughtSpot Даг Бордонеро на портале InformationWeek. Несмотря на большой прогресс технологий обработки данных, доступ к данным остается постоянным источником напряженности для сотрудников ИТ-подразделений, специалистов по знаниям и руководства компаний. Каждый хочет получить доступ к большему объему данных более высокого качества для улучшения работы на своем участке. Но важнейшие знания о бизнесе по-прежнему предоставляются главным образом высшему руководству и тем экспертам по данным, которые его обслуживают. Дело в том, что аналитические платформы предъявляют очень высокие технические требования. Сложность инструментов и наборов данных делает их недоступными для рядовых пользователей. Это, в свою очередь, ведет к возникновению узких мест при обработке данных. С распространением искусственного интеллекта (ИИ) положение должно измениться. Согласно новейшему исследованию McKinsey, две трети инициатив в области ИИ связаны с повышением производительности существующей аналитики. Более того, по оценке исследователей, применение ИИ к анализу данных сможет ежегодно генерировать от 3,5 до 5,8 трлн. долл. Но чтобы этот прогноз реализовался, необходимы принципиальные изменения в структуре работающих с данными подразделений. Бордонеро считает, что 20 лет ... читать далее.
