根据IDC的《全球人工智能支出指南》，实施人工智能已经成为企业变得更加灵活、创新和规模化的必要条件。随着预计到2024年全球支出将超过1100亿美元，越来越多的公司似乎开始接受这一事实。在[…]第一季第三集
10 2020年数据和分析趋势
数据和分析的重要性将在2020年继续增长，为了保持竞争力，你的组织应该注意以下10个趋势。在下面的视频中，我概述了这十个趋势，以及你可以做些什么来保持领先。10 2020年数据和分析趋势[视频]
数据质量改进是数据治理成功的关键
任何数据质量程序的目标都是提高源数据的质量。一旦金融机构的数据继承能力到位，数据质量计划的一个关键起点就是确认每个主要业务线和功能领域的关键数据属性。数据质量程序应该定义[…]
用数据治理推动更好的决策
我们新指南中介绍的业务功能展示了具有前瞻性的金融服务公司如何利用数据治理为企业创造价值。准确和及时的信息仍然是促使做出更好决策的关键因素。诸如数据原则和策略、数据架构、组织角色、权威来源、数据沿袭、数据等功能[…]
5届Informatica世界2018年会，提升您的数据管理能力
当今企业面临的两大数据管理挑战是缺乏意识和安全性。2018年Informatica World将于两周后在拉斯维加斯举行，这是一个学习如何缓解这些挑战的绝佳机会，无论您目前是在利用Informatica工具，还是正在考虑这些工具。我们会去的-[…]
解决Tableau中数据质量问题的五种方法
数据集不是静态的。它们会不断更新，这可能会影响数据的质量。数据质量监控有助于快速解决数据问题，并提供高质量的数据。在不改变原始数据源的情况下，我们可以通过多种方式解决Tableau中的数据问题。重命名我们可以重命名数据窗格中的字段[…]
Informatica数据质量-另一个亮点!
在我的上一篇博客中，我简要介绍了Informatica数据质量(IDQ)工具、数据分析的重要性以及如何使用Analyst工具分析数据。在第二篇博客中，我将介绍几个常用的Informatica开发工具数据转换。但是，为什么要进行数据转换呢?长话短说，数据质量[…]
通过IBM质量阶段的数据分析
我们对源数据的许多假设可能都不准确。今天，大多数组织都面临着数据质量问题。在这篇博客中，我们将探讨如何使用IBM工具实现数据质量。我们有两个步骤来实现数据质量:1)数据分析2)数据质量我们可以[…]
Informatica数据质量-内部窥视-第1部分
数据分析、主数据管理在过去几年中一直是最热门的商业智能实现。这些项目成功的关键标准之一是保持良好的数据质量。企业还要求从企业数据存储库中维护的数据中获得更多价值。所以这里强调的是…
数据质量计划的三个词
今天，每一个企业都从各种各样的和不可信的来源系统中获取越来越多的数据，并以比以往任何时候都更多的方式使用它。无论是小型组织还是企业环境，数据质量管理对每个业务都具有挑战性和重要意义。尽管数据质量倡议很重要，但有时仍然[…]
长期数据质量问题的原因……
许多公司已经投入了数百万美元来构建一个成功的BI / EDW，并正在投资于未来的高级分析。但数据质量仍然是个谜。虽然通过持续的后端数据修正或异常处理可以包含明显的DQ问题，但许多组织仍然面临数据质量差的挑战。原因数据[…]
数据质量-如果它没有坏，就不要修复它
了是什么?如果我开着一辆小卡车到处跑，它的挡风玻璃上有一个不显眼的小裂缝，油漆上有几声丁当声，它仍然会拉着一艘船，从家得宝(Home Depot)拖来一堆木材。如果皮卡还能满足我的需求，那它是不是坏了?那么，数据是什么时候…