DataPipeline陈诚:2020年,企业将从关注商业智能转向数据应用
过去一年,随着跟不同行业的客户进行深入交流,发现大家对数据融合的关注度急速提升。大家达成的共识是,如果想要最大化挖掘数据价值,仅构建一个数据平台是远远不够的。
真正的数字化,从「数据互联」开始
只有在公司工作十年以上,跟各个系统的建设打过交道的人才可能了解所有系统之间的数据。可想而知,对于我们后续想要用数据做项目来讲到底有多困难?
DataPipeline创始人&CEO 陈诚:沃森与AI
AI不是万能的,数据不是万能的,没有数据是万万不能的。
对话DataPipeline创始人陈诚:让沉睡的数据流转起来
AI不能代替人类的创造性思维,但工具可以解决重复低效的体力密集型开发与维护,加快数据的流通。当设备、应用和数据随时随地可获取时,连接将促进价值的裂变。
DataOps系列丨DataOps的技术考量
之前我们探讨的话题始终围绕在上层建筑层面(理念、组织架构),没有向下延伸到实践落地。鉴于此,本篇将在前三篇文章的基础上详谈DataOps落地所需考虑的技术点。
DataOps系列丨DataOps的组织架构与挑战
让数据快速从负债变成资产,绝不仅仅是某种软件或者工具就可以做到的,我们需要构建相应的文化。
DataOps系列丨DataOps理念与设计原则
数据出现问题并不仅仅是数据部门的原因,更多是组织架构及配合的问题。相较于追责某些工具,反而应该思考该用何种理念和方法来面对背后的“元问题”。
DataOps系列丨数据的“资产负债表”与“现状”
在这篇文章中我们将讨论DataOps,一种通过文化、流程和工具来帮助大型公司在内部推动数据价值落地,完成数字化业务转型的理念。
PayPal消费者风险管理总监庞姬桦:大数据在小微企业贷款上的运用
DataPipeline致力于帮助企业打通内外部的各种数据,小微企业的贷款是涵盖大量内外部数据源的一个典型场景,无论是贷前、贷中还是贷后,都需要融合大量的、及时的数据以判断小微企业的经营水平。
2020即将到来,看完这篇帮你详细了解数据策略
数据不仅仅是IT资产,而是一种企业资产,数据策略在一定程度上是一种企业战略。
数据科技时代,商业地产发展不可忽视的几点考量
DataPipeline让商业地产企业“在增量识别上彻底不用关心EL的部分,专心在T和数据的治理上。”

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