数据科学家通常将“机器学习过程”归因于在进行数据科学项目时应遵循的路线图，本文末尾的信息图提供了详细的工作流程，它的一般性足以涵盖几乎所有数据科学项目，让我们深入研究“从原始数据到洞察的7个步骤”中的每一个，以了解如何执行此重要过程。

数据中心经理如何验证数据的准确性，增强公司对提高能源效率的承诺以及跟踪关键基础设施投资的ROI的承诺，对于许多团队而言，分析工具已成为成功的关键，但是企业经常忽略这样一个事实，即解决方案完全取决于输入到系统中的数据质量，如果未验证数据的准确性，则分析工具将无法提供可信赖且有用的结果，这可能给企业带来严重的问题，这可能是一个大胆的表述，但是由于人们误解了分析可以以某种方式神奇地解决不良数据的问题，因此公司常常在部署分析解决方案时无法实现其业务目标。

当企业正确处理事情时，大数据是一种非常有价值的工具，可以提供特定类型的分析来帮助这些公司找到或维持成功，但是如果没有员工知道如何解释数据并将其应用于公司的日常运营和未来计划，那么即使是强大的大数据资源也基本上没有用。以下是三种日益重要的大数据分析类型。让我们看看为什么企业需要雇用对他们有深刻了解的人。

数据科学家通常将“机器学习过程”归因于在进行数据科学项目时应遵循的路线图，本文末尾的信息图提供了详细的工作流程，它的一般性足以涵盖几乎所有数据科学项目，让我们深入研究“从原始数据到洞察的7个步骤”中的每一个，以了解如何执行此重要过程。

尽管有针对大数据分析的多种架构，但我们传统上一直专注于化专用硬件和强大的处理能力。但是，在过去的几年中，大数据和云的融合正在快速增长，特别是在数据集没有简单数据模型的情况下，这是技术特别关注的领域。

数据中心经理如何验证数据的准确性，增强公司对提高能源效率的承诺以及跟踪关键基础设施投资的ROI的承诺。