eBook: En praktisk guide för att använda tredjepartsdata i molnet

Ladda ner den här e-boken för att lära dig hur innovativa team flyttar fokus från datadriven affärsintelligens till att accelerera insiktsdrivet beslutsfattande och nu vänder sig till tredjepartsdatauppsättningar som en differentiator.

e-bok:

En praktisk guide för att använda data från tredje part i molnet

Ladda ner nu

För att hjälpa dig att navigera i detta växande datalandskap vill AWS Data Exchange ge dig en kopia av den nya e-boken, En praktisk guide för att använda data från tredje part i molnet.

Den här färdplanen bygger på expertis hos dagens toppledare och tillhandahåller taktik, tekniker och procedurer för att utnyttja externa datauppsättningar, program för datadelning och datavärdering. Genom att implementera de bästa metoderna i den här samlingen kommer det att hjälpa ledare att få grundläggande kunskap och praktiska råd för att skapa värde, driva innovation och omvandla ditt företag med data från tredje part i molnet.

Läs den här guiden för att lära dig mer om:

Skapa en datadelningskultur, främja ett datadelningstänk och implementera rätt datadelningsinformationsarkitektur för din organisation

Bygga en unik datainnovationsstrategi och accelerera affärsresultat med maskininlärning och automatisering

Utnyttja data från tredje part för att överträffa, öka konkurrenskraften och utöka kraften hos insikter och analyser

Bestämma värdet av extern data, förstå den externa dataimperationen och blomstra i den nya dataekonomin

Bidragsgivare inkluderar:

Dave Mariani (Grundare och Chief Technology Officer på AtScale), Cindi Howson (Chief Data Strategy Officer på ThoughtSpot och värd för The Data Chief podcast), Robert Koch (Enterprise Architect på S&P Global), Jen Stirrup (Grundare och VD för Data Relish), Ronald van Loon (VD och huvudanalytiker på Intelligent World), Marcus Borba (Grundare av Borba Consulting), och Doug Laney (Innovationsstipendiat, Data & Analytics Strategy på Infomics).

Ladda ner nu

= Tidigare inlägg

Nästa inlägg =>

Topphistorier de senaste 30 dagarna

Mest populär
Skillnaden mellan datavetenskapare och ML -ingenjörer 3 skäl till varför du bör använda linjära regressionsmodeller istället för neurala nätverk Vanligaste datavetenskapintervjufrågor och svar GitHub Copilot -alternativ för öppen källkod Råd för lärande av datavetenskap från Googles forskningsdirektör

Mest delad
Skillnaden mellan datavetenskapare och ML -ingenjörer Hur du frågar din Pandas Dataframe Varför och hur ska du lära dig "Produktiv datavetenskap"? Inte bara för djupt lärande: Hur GPU: er påskyndar datavetenskap och dataanalys Skriva ditt första distribuerade Python -program med Ray