由于正确数据的访问缓慢或访问不畅，导致57％的组织受苦，导致无法访问实时分析和不准确的商业智能（BI）。近发布的调查的全部结果突显了组织如何利用数据做出更明智，更有效的业务决策。

用于与AI，机器学习和深度学习有关的引人入胜的主题（包括统计学，数学和计算机科学）深度学习的巨大成功激发了许多从业者和学生学习这项令人兴奋的技术。但是，由于理解和应用深度学习的复杂性，初学者通常要迈出步就具有挑战性。

CPDA特邀有着10余年资深数据分析职场导师经验的王兴海老师，于5月15日（本周五）晚19：00，针对疫情影响下的企业现状，结合对新经济发展指标的跟踪解读，分行业、分区域地用大数据思维为大家呈现一场生动的线上沙龙活动。

企业意识到，云是解决许多数据难题的解决方案，基于云的技术具有可扩展性，可负担的价格但是，对于许多人而言，仍然存在一个挥之不去的问题，即它们的数据在云中是否安全。

组织正在处理多个同时发生的数据质量问题，它们具有太多不同的数据源和太多不一致的数据。他们没有清理数据质量问题所需的资源。那仅仅是开始。”为了解决当今困扰组织的数据质量挑战，企业必须了解普遍的数据质量误解。这是七个常见的数据质量神话背后的真相

世界各地的公司都在浪费非结构化数据。据估计，企业数据的90％是非结构化的，以电子邮件，在线评论或其他未经修改且终无用的格式存在。这些数据被定义为“非结构化”，并且每年以55％到65％的速度增长，如果正确理解，它可以提供宝贵的客户见解。