14 ссылок в посте этой недели: 5 статей (о машинном обучении, внедрении ИИ, среди прочего, предоставленных Naveego, Landing AI, Zimana, SPR и PixelTitan), 1 объявление об инициативе (от Британского компьютерного общества), 1 интервью (с основатель и технический директор Openet), 5 объявлений компаний (от Talend, Cisco Cloud Security и Matillion, Qlik и IDC, BigID и Naveego), 1 статья с 7 лучшими раундами финансирования больших данных и аналитики в 2020 году (Sisense, Snowflake, Dremio, Pyramid Analytics, Collibra, Domino Data Lab и Fivetran) и 1 объявление о повышении капитала (от Explorium).

Для больниц гигиена данных имеет решающее значение для ухода за пациентами. Независимо от того, оценивают ли руководители больниц стратегии лечения или переназначают отсроченные визиты в некритическую помощь, им нужен немедленный доступ ко всем медицинским картам своих пациентов и возможность их статистического анализа, — говорит Кэти Хорват, генеральный директор компании по управлению данными в Мичигане. Компания Навего.

Внедрение ИИ сталкивается с препятствиями? Вот как перейти на следующий уровень. Когда производители стратегически внедряют искусственный интеллект в свои операционные среды, результаты могут изменить правила игры. Одной из основных ошибок в проектах ИИ для производителей является переход от рабочей модели в лаборатории к рабочей модели в производстве. комментирует Куинн Киллоу из Landing AI.

Как машинное обучение влияет на разнообразие и инклюзивность. Отстаивание правильного выбора разнообразия и инклюзивности является важным напоминанием о том, что этика никогда не отделяется от технологий. объясняет Пьер Дебуа, основатель Zimana, консалтинговой компании по аналитике малого бизнеса, которая просматривает данные, полученные с помощью решений для веб-аналитики и информационных панелей в социальных сетях, а затем предоставляет рекомендации и действия по веб-разработке, которые улучшают маркетинговую стратегию и прибыльность бизнеса.

Пример автоэнкодеров использует дополнительные данные для машинного обучения. Основной принцип автоэнкодера состоит в том, чтобы преобразовать входные данные в наименьший объем данных, необходимых для последующего восстановления исходных входных данных с минимально возможной разницей между входными и выходными данными, — сказал Пэт Райан, исполнительный вице-президент по корпоративной архитектуре в консалтинговая компания в области цифровых технологий SPR.

Чтобы увеличить доход, сосредоточьтесь на том, куда идут ваши данные. В этой специальной гостевой статье Кристофер Кан, генеральный директор PixelTitan, обсуждает, как компании должны понять, что цель понимания эффективного использования их корпоративных данных заключается в том, чтобы знать не то, где они создаются, а то, куда они направляются.

Исследователи данных привыкли придумывать правила. Теперь у них есть свои собственные, чтобы следовать за ними. Когда дело доходит до данных, в последние годы не было недостатка в дискуссиях и спорах об этике, но формальные стандарты, которыми могли бы руководствоваться сами ученые, все еще отсутствуют. Теперь отраслевые организации в Великобритании надеются изменить это, поскольку Британское компьютерное общество (BCS), наряду с Королевским статистическим обществом (RSS) и Королевской инженерной академией (RAEng), начали работу по созданию общеотраслевой профессиональной стандарты в науке о данных. Ребекка Джордж, президент BCS, сказала ZDNet, что звезды теперь сошлись, чтобы собрать информацию от разных организаций и ввести их в один центральный набор правил, который будет определять поле деятельности.

Деловой человек месяца, июль 2020 года: Джо Хоган, основатель и технический директор Openet. Джо Хоган основал Openet в Дублине в 1999 году. В интервью Enterprise Ireland он сказал: Проблема, которую я увидел, заключалась в том, что все основные поставщики сетевого оборудования телекоммуникаций имели свою собственную интерпретацию стандартов, и не было единообразия в том, как записывались записи мобильных вызовов. собираются из сети и передаются в биллинговые системы.

Talend поддерживает усилия, направленные на то, чтобы помочь компаниям преодолеть пропасть качества данных. Кристал Бемонт, генеральный директор Talend, в интервью Lopez Research рассказала, что компания предлагает два важных продукта. Во-первых, он предоставляет компаниям полный набор данных, доступных в любом месте и в любое время. Во-вторых, он предоставляет методы для отслеживания качества и целостности этих данных. Она называет это полнотой и качеством данных.

Cisco Cloud Security модернизирует аналитику данных с помощью Matillion ETL для Snowflake. «Компания Matillion ETL для Snowflake отвечает всем нашим требованиям, — сказал Тим Макдонаф, менеджер бизнес-аналитики в Cisco Cloud Security. «Возможность Matillion ETL для Snowflake извлекать и преобразовывать данные из различных источников помогает команде ежедневно предоставлять бизнес-аналитику, обеспечивая инфраструктуру Cisco в будущем, — сказал главный исполнительный директор Matillion Мэтью Скаллион.

Qlik и IDC запускают инструмент D2I Score после получения данных об увеличении доходов. Организации по всему миру упускают решающую возможность повлиять на свою производительность, превратив данные в постоянную ценность для бизнеса из-за пробелов в дырявых конвейерах данных, — сказал Джеймс Фишер, директор по продуктам Qlik.

BigID запускает первый рынок приложений для конфиденциальности и обнаружения данных. «С введением первой в отрасли App Marketplace для действий и автоматизации анализа данных мы не только продолжаем нашу традицию лидерства в области инноваций, но и демонстрируем нашу приверженность клиентам, чтобы предоставить им открытую и расширяемую платформу, которая будет удовлетворять их потребности сегодня и завтра, — сказал Дмитрий Сирота, генеральный директор и соучредитель BigID.

Naveego запускает полную платформу точности данных. Проще говоря, точные данные определяют точные решения, но поддерживать чистоту и точность огромных объемов специализированных данных во всех системах очень сложно, отнимает много времени и средств, — заявила Кэти Хорват, генеральный директор Naveego.

7 лучших раундов финансирования больших данных и аналитики в 2020 году (на данный момент). Раунды финансирования больших данных и аналитики становятся все более распространенными в среде поставщиков, которая стала очень конкурентной. Редакторы Solutions Review составили этот список лучших раундов финансирования больших данных и аналитики в 2020 году.

Explorium привлекает 31 миллион долларов для автоматизации подготовки данных с помощью ИИ. Используя машинное обучение, Explorium утверждает, что автоматически извлекает, проектирует, агрегирует и интегрирует наиболее важные функции из данных для поддержки сложных алгоритмов прогнозирования, оценивая сотни перед оценкой, ранжированием и развертыванием лучших.

Спасибо, что читаете наш еженедельный пост с новостями рынка подготовки данных. Вы пробовали Подготовку данных?