随着数据中心向AI时代的进化,越来越多的企业利用AI助力决策、提升用户体验甚至重塑商业模式等,企业将面临前所未有的严峻挑战。譬如,在许多情况下,数据科学家可能在孤岛中工作,可能并不总是能够连接到实时数据,如何保证他们在孤岛中开发的模型仍然与实时数据相关?企业如何管理整个 AI 运营周期中的数据流和数据访问?
点此回看,了解:
- 数据科学家的历程与挑战
- 带有数据移动的 Denodo 数据虚拟化如何简化操作
- 处理孤立数据时的最佳实践和技术
- 客户如何在数据科学计划中使用数据虚拟化
立即回看
随着数据中心向AI时代的进化,越来越多的企业利用AI助力决策、提升用户体验甚至重塑商业模式等,企业将面临前所未有的严峻挑战。譬如,在许多情况下,数据科学家可能在孤岛中工作,可能并不总是能够连接到实时数据,如何保证他们在孤岛中开发的模型仍然与实时数据相关?企业如何管理整个 AI 运营周期中的数据流和数据访问?
点此回看,了解:
立即回看