eBok: En praktisk guide til bruk av tredjepartsdata i skyen

Last ned denne e-boken for å finne ut hvordan innovative team flytter fokus fra datadrevet forretningsintelligens til å akselerere innsiktsdrevet beslutningstaking og nå henvender seg til tredjeparts datasett som en differensiator.

eBook:

En praktisk veiledning for bruk av tredjepartsdata i skyen

Last ned nå

For å hjelpe deg med å navigere i dette spredte datalandskapet, vil AWS Data Exchange gjerne presentere deg en kopi av den nye e-boken, En praktisk veiledning for bruk av tredjepartsdata i skyen.

Ved å trekke på ekspertisen til dagens toppledere, gir dette veikartet taktikk, teknikker og prosedyrer for å utnytte eksterne datasett, datadelingsprogrammer og dataverdier. Implementering av beste praksis i denne samlingen vil bidra til å gi ledere grunnleggende kunnskap og praktiske råd for å skape verdier, drive innovasjon og transformere virksomheten din med tredjepartsdata i skyen.

Les denne veiledningen for å lære om:

Skape en datadelingskultur, fremme en datadelingstankegang og implementere den riktige datadelingsinformasjonsarkitekturen for organisasjonen din

Bygge en unik datainnovasjonsstrategi og akselerere forretningsresultater med maskinlæring og automatisering

Utnytte tredjepartsdata for å overgå, øke konkurransefortrinn og utvide kraften til innsikt og analyser

Bestemme verdien av eksterne data, forstå nødvendigheten av eksterne data og trives i den nye dataøkonomien

Bidragsytere inkluderer:

Dave Mariani (Gründer og Chief Technology Officer hos AtScale), Cindi Howson (Chief Data Strategy Officer hos ThoughtSpot og vert for The Data Chief podcast), Robert Koch (Enterprise Architect hos S&P Global), Jen Stirrup (Gründer og administrerende direktør i Data Relish), Ronald van Loon (administrerende direktør og hovedanalytiker i Intelligent World), Marcus Borba (Grunner av Borba Consulting), og Doug Laney (Innovasjonsstipendiat, Data & Analytics Strategy at Infomics).

Last ned nå

= Forrige innlegg

Neste post =>

Topphistorier siste 30 dager

Mest populær
Forskjellen mellom datavitenskapere og ML -ingeniører 3 grunner til at du bør bruke lineære regresjonsmodeller i stedet for nevrale nettverk Mest vanlige datavitenskapsspørsmål og svar GitHub Copilot -alternativer for åpen kildekode Råd for læring av datavitenskap fra Googles forskningssjef

De fleste delte
Forskjellen mellom datavitenskapere og ML -ingeniører Slik spør du din Pandas Dataframe Hvorfor og hvordan skal du lære "Produktiv datavitenskap"? Ikke bare for dyp læring: Hvordan GPUer akselererer datavitenskap og dataanalyse Skriver din første distribuerte Python -applikasjon med Ray