[主數據]全球數位化商業的溫室效應來襲

資料無處不在,業務關係成倍增加,所有事物都呈現出程式化的方式和感覺,這些就是我們的未來。但我們的商業資料基礎設施準備好應對這些即將到來的變化了嗎?傳統模式的“冰山“將融化並抬高資料管理的水位,許多成熟企業將發現他們的戰略面臨著新的挑戰。

“真正的主資料解決方案遠超資料管理領域的傳統術語。”

無論我們喜歡與否,商業環境的本質正在迅速改變。隨著我們的環境從類比轉為數字,我們所接觸的一切都將轉化為資料。人工智慧(AI)、物聯網(IoT)和機器對機器(M2M)通信的迅速崛起,已凸顯出採用標準化方式進行跨系統資料連接的迫切需求。

了解更多 >

[主數據]錯誤的商業決策可以規避嗎?

從迴紋針說起

迴紋針,相信大家並不會感到陌生。從19世紀迴紋針被發明以來,已被無數次的使用在各種場合。僅僅在美國,迴紋針每年的銷量就超過了100億。迴紋針被用來固定重要文件,也會被用來固定耶誕節裝飾品和清潔指甲等。在第二次世界大戰期間,挪威人更將其作為國家團結的標誌。只是近年來,由於釘書機和長尾夾等“顛覆性技術”的出現,迴紋針才開始顯得黯淡。

很難相信一枚普通的迴紋針,確切說來,一枚現今已不太常用的迴紋針能夠教我們如何更好地做出決策,以及不要為偶爾做出不妥的決策而感到緊張。

數十年來,迴紋針的製造工藝沒有發生過較大的改變,製造流程亦非常簡單:將鋼絲放入機器中進行切割和彎曲,然後製作成各種形狀的迴紋針。因為其製造流程簡單,而且生產技術成熟,人們會認為迴紋針應該是零瑕疵的。然而令人失望的是,迴紋針依然偶爾會出現變形或拉伸性能不良,容易斷裂等瑕疵。

了解更多 >

AI時代,工作?玩耍?

如何平衡工作與娛樂的見解有很多。有人認為工作是因為我們需要諸如食物、住所和衣物等基本需求,因此工作是為了生存而不得不做的事情。我們工作的目的要麼是為了獲取需要的物品,譬如農耕、狩獵等,要麼是為了獲取可用於置換所需物品的東西,譬如錢、黃金等。當然,我們知道事實並非如此簡單。許多人會說,他們是在做自己應做的事情,不是為錢,而是為了實現更崇高的使命,比如服務他人或滿足求知欲。無論何種理由,我們對工作似乎都有著從就業目的來看,很容易理解的定義。然而現今,對工作本質的探討似乎比以往任何時候都熱烈。在不久的將來我們的工作會是怎樣的?我們會為所謂的“機器人代理”效力嗎?當人類的工作不可避免地被可以幹更多活兒、更高效、無需休息、也沒有其它任何人性需求的自動化設備取代時,我們該怎麼辦?

了解更多 >

在充滿雜訊的資料海洋中,如何應對異常?

在資料科學中,“異常”一詞通常指與預期不一致的資料。但在當今世界存在著海量的資料,前所未有的全球性事件,以及顛覆性的技術應用,尋找“異常”絕非易事。

什麼是異常:定義資料中的異常

基於屬性的檢測是最基本的異常檢測方式。我們先定義所查找事物的屬性,再找出與該屬性相距甚遠的事物。譬如,在生產流程中,定義的檢測方式可通過找出超出容許值的產品來發現生產線上的不良品。這種定義檢測方式有效,但事實證明我們可以做得更好。 舉個例子,假設我們要製造一定長度的圓線,在理想製造環境中,如果該線太扁、太短或太長,並且與規格標準之間的偏差超過容許值,我們可利用異常來剔除該線。但這種檢測方式存在的問題是,我們是在成品後尋找不良品,此時干預已為時過晚。實踐證明,我們可以在生產過程中,在該線開始拉長或偏斜,但還未超出容許值前就發現它,並在第一時間進行干預以避免生產出不良品。

了解更多 >