使分析和数据科学民主化以实现持续智能的4种方法？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-07-22
持续智能将成为2021年十大数据和分析趋势之一
持续智能包括两个基本要素，分析和数据科学以及态势感知，但是为了释放这些元素的全部潜力，您必须使它们民主化，人工智能和自动化技术在分析和数据科学中的融合正在使这些技术民主化，使组织中的更多用户可以更快地访问更深层次的可行情报，这些创新使业务用户，数据分析师和数据科学家能够发挥其职能，但仍可协同工作，以通过运营用例在整个战略中为业务提供持续的情报。
使分析和数据科学民主化，以释放数据的全部潜力
这是使分析和数据科学民主化的四种方法又称为增强智能，以实现连续智能：
1.搜索驱动的分析：自然语言界面可加快发现和提供见解的速度。
2.基于AI的洞察力：机器学习可加快数据准备，洞察力发现，分析和洞察力的传递。
3.嵌入式数据科学：将数据科学与分析仪表板的用户简便性结合使用，以实现高价值的用例。
4.流分析和数据科学：在关键业务时刻将分析和数据科学应用于流数据。
大数据全新数据驱动世界
数据领域正在扩展。将自己带入勇敢的新数据驱动世界，挑战企业要采用面向数据的方法来解决其的业务挑战，通过尖端的分析，集成和数据管理技术推动并进行数字创新，数据主题演讲助推胜利，在竞争激烈的世界中，数据驱动的性能可以在胜利与失败之间有所区别，获得竞争优势的信息，的数据专家聚会前展示数据在维修区中的关键作用，机构和非营利组织都利用技术来推动创新项目，从而为社会，环境，社区和生态系统带来更大的利益。
借助数据驱动的见解与贫困作斗争，以刺激低收入人群的积极变化。
预测自然灾害对可持续发展的影响。
通过高效，自动化的分析保护环境。
项目将解决全球无家可归的问题。
高级管理人员将重点放在云中的数据和分析上
企业今天面临的问题以及数据如何帮助解决这些问题，操作中的自动机器学习，您将学习ML如何提高数据科学家的效率并提供关键优势，包括，透明度：在整个数据科学过程中的可见性，修改和协作，可扩展性：数据库中和规模上的ML执行，理解：解释和解释视觉模型。
通过敏捷的数据管理优化您的数据价值链
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使分析和数据科学民主化，以释放数据的全部潜力
这是使分析和数据科学民主化的四种方法又称为增强智能，以实现连续智能：
1.搜索驱动的分析：自然语言界面可加快发现和提供见解的速度。
2.基于AI的洞察力：机器学习可加快数据准备，洞察力发现，分析和洞察力的传递。
3.嵌入式数据科学：将数据科学与分析仪表板的用户简便性结合使用，以实现高价值的用例。
4.流分析和数据科学：在关键业务时刻将分析和数据科学应用于流数据。
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借助数据驱动的见解与贫困作斗争，以刺激低收入人群的积极变化。
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数据是数字业务和转型的动力，但是迄今为止访问受监管安全和受信任的统一数据是要克服的困难的障碍之一，我们将展示如何使数据真正遍及整个组织，并使其具有洞察力和面向行动，以便您可以从所有内容的360度视角中受益，不要错过年度的数据活动。
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