當前位置:大數據業(yè)界動(dòng)態(tài) → 正文

掌握數據:AI和嵌入式分析如何驅動(dòng)業(yè)務(wù)成果

責任編輯:cres 作者:Jay Allardyce |來(lái)源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2024-04-07 13:42:21 原創(chuàng )文章 企業(yè)網(wǎng)D1Net

Insight Software的數據和分析總經(jīng)理Jay Allardyce探討了數據豐富帶來(lái)的挑戰和機遇,強調利用AI和ML獲取寶貴洞察力的重要性。
 
我們每天產(chǎn)生的數據量驚人。隨著(zhù)AI和機器學(xué)習(ML)等創(chuàng )新的增長(cháng),這種速度在未來(lái)幾年將只會(huì )加速。
 
事實(shí)上,正如Precisely的Rachel Galvez所報道,77%的數據和分析專(zhuān)業(yè)人員將數據驅動(dòng)決策列為其數據計劃的首要目標——但不幸的是,只有46%的人對用于決策的數據有“高”或“非常高”的信任度。
 
能夠有效利用數據作為戰略資產(chǎn)的組織將不可避免地建立競爭優(yōu)勢,并在長(cháng)期內超越同行。然而,這是一把雙刃劍。如果不優(yōu)先考慮,劣質(zhì)數據最終會(huì )讓組織付出代價(jià)。70%難以信任其數據的專(zhuān)業(yè)人士聲稱(chēng)數據質(zhì)量是最大的問(wèn)題。
 
為了讓組織有效地利用數據的力量并在其環(huán)境中取得成功,他們必須理解更好的數據講故事為何必要,預測性分析與增強性分析之間的區別,以及如何最佳應用預測性分析。根據最近的一份報告,多達94%的商業(yè)領(lǐng)導者認為他們的組織應該從其數據中獲得更多價(jià)值。
 
幸運的是,將此類(lèi)分析嵌入到組織當前的基于網(wǎng)絡(luò )的應用程序中,帶來(lái)了新的體驗和參與度層次。結果有三方面:(i)向用戶(hù)提供不同的“可操作信號”,(ii)利用他們習慣的現有體驗,以及(iii)專(zhuān)注于完成必要工作的用例(JTBD)。用戶(hù)不需要另一個(gè)工具;他們需要更加增強的體驗來(lái)更快完成工作。
 
數據講故事的決策制定
 
嵌入式分析是一個(gè)仍在經(jīng)歷創(chuàng )新浪潮的領(lǐng)域,它增強了我們所知的傳統操作報告和儀表板,變成更能適應商業(yè)條件且響應靈敏的體驗。
 
探索數據質(zhì)量和信任問(wèn)題為何持續存在,阻礙組織從其數據計劃中受益。
 
Insight Software的數據與分析總經(jīng)理Jay Allardyce探討了數據豐富帶來(lái)的挑戰和機遇,強調利用AI(AI)和ML(ML)提取寶貴洞察力的重要性。
 
我們每天產(chǎn)生的數據量是驚人的。隨著(zhù)AI和ML等創(chuàng )新的增長(cháng),這種速度在未來(lái)幾年將只會(huì )加速。
 
實(shí)際上,正如Precisely的Rachel Galvez所報告的那樣,77%的數據和分析專(zhuān)業(yè)人士認為數據驅動(dòng)決策是他們數據計劃的主要目標——但不幸的是,只有46%的人對用于決策的數據有“高”或“非常高”的信任度。
 
能夠有效利用數據作為戰略資產(chǎn)的組織將不可避免地建立競爭優(yōu)勢,并在長(cháng)期內超越同行。然而,這是一把雙刃劍。如果不將數據質(zhì)量作為優(yōu)先事項,長(cháng)期來(lái)看劣質(zhì)數據可能會(huì )讓組織付出代價(jià)。70%難以信任其數據的專(zhuān)業(yè)人士聲稱(chēng)數據質(zhì)量是最大的問(wèn)題。
 
為了讓組織有效地利用數據的力量并在其環(huán)境中取得成功,他們必須理解為什么更好的數據講故事是必要的,預測性分析與增強性分析之間的差異,以及如何最佳應用預測性分析。根據最近的一份報告,多達94%的商業(yè)領(lǐng)導者認為他們的組織應該從其數據中獲得更多價(jià)值。
 
幸運的是,將此類(lèi)分析嵌入到組織當前的基于網(wǎng)絡(luò )的應用程序中,帶來(lái)了新的體驗和參與度層次。結果有三個(gè)方面:(i)向用戶(hù)提供不同的“可操作信號”,(ii)利用他們習慣的現有體驗,以及(iii)專(zhuān)注于完成必要工作的用例(JTBD)。用戶(hù)不需要另一個(gè)工具;他們需要更加增強的體驗來(lái)更快完成工作。
 
數據講故事的決策制定
 
嵌入式分析是一個(gè)仍在經(jīng)歷創(chuàng )新浪潮的領(lǐng)域,它增強了我們所知的傳統操作報告和儀表板,變成更能適應商業(yè)條件且響應靈敏的體驗。
 
盡管數據講故事的概念仍然是新的并且不斷發(fā)展,但完全理解其益處是至關(guān)重要的,進(jìn)一步投資以推進(jìn)公司的數據文化,以了解如何最好地使用數據也是至關(guān)重要的。
 
通過(guò)將分析層嵌入到應用程序中,組織將為提供更好的數據體驗鋪平道路,這些數據體驗將帶來(lái)更強的用戶(hù)參與度,并促進(jìn)強大的數據文化,這是成為更加數據驅動(dòng)和以數據決策為導向的基礎。最終,這本質(zhì)上提供了更好的數據驅動(dòng)產(chǎn)品體驗。
 
例如,運營(yíng)和產(chǎn)品團隊可以通過(guò)簡(jiǎn)化數據準備和可視化以便于決策,同時(shí)優(yōu)化應用程序以從近乎實(shí)時(shí)的數據、可視化、交互式報告和其他功能中獲得洞察力,從而保持領(lǐng)先。更不用說(shuō),它節省時(shí)間,提高生產(chǎn)力,并允許業(yè)務(wù)用戶(hù)比成為數據專(zhuān)家更快地創(chuàng )新。
 
總的來(lái)說(shuō),數據講故事和分析平臺專(zhuān)門(mén)設計用于圍繞數據構建敘事,可以為用戶(hù)提供更大的背景并幫助從分散或集中的數據治理框架中提取信息,利用企業(yè)今天可能已有的資源。
 
這有助于推動(dòng)決策和想法并引發(fā)情感,這些用戶(hù)不會(huì )像對靜態(tài)儀表板那樣容易忘記。更重要的是,擁有數據治理計劃的組織正在看到數據分析和洞察力(57%)以及數據本身(60%)的質(zhì)量改善。
 
現在是企業(yè)領(lǐng)導者和用戶(hù)認識到數據講故事對當今企業(yè)越來(lái)越重要的時(shí)候了。為了最大化這些洞察力,組織正在利用預測性和生成式AI來(lái)幫助增強數據講故事,并提供可操作和基于知識的洞察力。
 
了解預測性分析的潛力
 
正如前所述,越來(lái)越多的公司每天都在發(fā)掘融入預測性分析的潛力——一些使用AI/ML,另一些則使用更多基于規則的分析。利用嵌入式分析,結果令人印象深刻。嵌入式分析可以提高用戶(hù)采納率,創(chuàng )造人們喜愛(ài)的應用程序,并改變軟件和軟件即服務(wù)(SaaS)提供商的游戲規則。
 
在這些應用程序中包含預測性分析的機會(huì )創(chuàng )造了更高的參與度,因為預測可以根據上下文、設置和公司動(dòng)態(tài)而變化。最簡(jiǎn)單的形式,預測性分析可以洞察出創(chuàng )建“下一最佳行動(dòng)”場(chǎng)景的方法。用戶(hù)根據歷史條件發(fā)出警報,以指導未來(lái)的行動(dòng),幫助用戶(hù)了解關(guān)于如何完成工作的領(lǐng)域和設置的最佳知識。
 
例如,金融機構、團隊和首席財務(wù)官可以使用此類(lèi)預測性分析進(jìn)行信用風(fēng)險評估、欺詐檢測和投資規劃。這對于更好地準備組織應對持續波動(dòng)的市場(chǎng)至關(guān)重要。此外,產(chǎn)品和運營(yíng)團隊可以從其嵌入式策略中的AI/ML中受益,立即為其應用程序用戶(hù)創(chuàng )造新的數據驅動(dòng)體驗,而不是啟動(dòng)單獨和分散的AI應用程序。
 
考慮到這一點(diǎn),客戶(hù)可以使用ML和AI驅動(dòng)的預測性分析來(lái)預見(jiàn)變更是否將幫助他們降低風(fēng)險、改善運營(yíng)和/或增加收入。從本質(zhì)上講,預測性分析回答了兩個(gè)常見(jiàn)問(wèn)題:
 
•基于我當前的數據,最有可能發(fā)生什么?
•我可以做什么來(lái)改變那個(gè)結果?
 
大約60%的116家受訪(fǎng)企業(yè)表示他們在2023年通過(guò)數據驅動(dòng)創(chuàng )新。隨著(zhù)組織為2024年做準備,考慮如何加速實(shí)施數據和分析至關(guān)重要,這一切都始于詢(xún)問(wèn)基于當前數據最有可能發(fā)生什么,可以做什么來(lái)改變那個(gè)結果,以及他們如何使用歷史數據、ML和AI來(lái)為客戶(hù)構建更加適應性和可預測的體驗。
 
預測性 vs. 增強性:利用分析策略的力量
 
首先,預測性和增強性分析是兩種不同的方法,無(wú)疑將在未來(lái)幾年塑造分析領(lǐng)域。目前,預測性分析使用來(lái)自多個(gè)來(lái)源的數據集合來(lái)發(fā)現關(guān)系和相關(guān)性,主要是在不告訴人們其含義的情況下向人們展示數字。簡(jiǎn)而言之,它是對未來(lái)情景或可以采取的最佳下一步行動(dòng)的預測。
 
另一方面,增強性分析使用ML和AI幫助數據洞察和分析,以提高工作人員分析數據的能力——從一個(gè)關(guān)鍵要點(diǎn)開(kāi)始,然后深入到數字中。我們經(jīng)常聽(tīng)說(shuō)這些技術(shù)可以應用于預測性分析,同時(shí)幫助組織預測多個(gè)行業(yè)的未來(lái)趨勢。然而,很少有公司正在試驗這項技術(shù),甚至更少的公司將其投入生產(chǎn)。
 
企業(yè)需要優(yōu)先考慮通過(guò)增強性分析簡(jiǎn)化數據分析。這使信息更容易被更多的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn),使更多的用戶(hù)能夠從數據中獲得價(jià)值。預測性和增強性分析有不同的過(guò)程和益處。然而,它們有一個(gè)共同點(diǎn)。它們是兩種強大的技術(shù),可以一起使用以改善決策和解決問(wèn)題。
 
在當今的數字世界中,做出數據驅動(dòng)的決策和創(chuàng )建由分析信息指導的策略是任何行業(yè)成功領(lǐng)導的核心。幸運的是,92%的所有分析和IT決策者理解信任數據比以往任何時(shí)候都更加必需,另外95%的全球高管同意需要新的數據架構和策略來(lái)管理他們組織的數據環(huán)境的重大變化。
 
數據和嵌入式分析是幫助企業(yè)構建能夠抵御最不可預測環(huán)境的彈性和敏捷運營(yíng)的強大工具。特別是當我們展望未來(lái)時(shí),現代組織的成功將依賴(lài)于由預測性和增強性分析驅動(dòng)的高質(zhì)量數據,將AI和ML與預測性分析相結合,從而導致富有洞察力的講故事。
 
企業(yè)網(wǎng)D1net(www.r5u5c.cn):
 
國內主流的to B IT門(mén)戶(hù),同時(shí)在運營(yíng)國內最大的甲方CIO專(zhuān)家庫和智力輸出及社交平臺-信眾智(www.cioall.com)。同時(shí)運營(yíng)19個(gè)IT行業(yè)公眾號(微信搜索D1net即可關(guān)注)。
 
版權聲明:本文為企業(yè)網(wǎng)D1Net編譯,轉載需在文章開(kāi)頭注明出處為:企業(yè)網(wǎng)D1Net,如果不注明出處,企業(yè)網(wǎng)D1Net將保留追究其法律責任的權利。

關(guān)鍵字:數據分析嵌入式分析AI

原創(chuàng )文章 企業(yè)網(wǎng)D1Net

x 掌握數據:AI和嵌入式分析如何驅動(dòng)業(yè)務(wù)成果 掃一掃
分享本文到朋友圈
當前位置:大數據業(yè)界動(dòng)態(tài) → 正文

掌握數據:AI和嵌入式分析如何驅動(dòng)業(yè)務(wù)成果

責任編輯:cres 作者:Jay Allardyce |來(lái)源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2024-04-07 13:42:21 原創(chuàng )文章 企業(yè)網(wǎng)D1Net

Insight Software的數據和分析總經(jīng)理Jay Allardyce探討了數據豐富帶來(lái)的挑戰和機遇,強調利用AI和ML獲取寶貴洞察力的重要性。
 
我們每天產(chǎn)生的數據量驚人。隨著(zhù)AI和機器學(xué)習(ML)等創(chuàng )新的增長(cháng),這種速度在未來(lái)幾年將只會(huì )加速。
 
事實(shí)上,正如Precisely的Rachel Galvez所報道,77%的數據和分析專(zhuān)業(yè)人員將數據驅動(dòng)決策列為其數據計劃的首要目標——但不幸的是,只有46%的人對用于決策的數據有“高”或“非常高”的信任度。
 
能夠有效利用數據作為戰略資產(chǎn)的組織將不可避免地建立競爭優(yōu)勢,并在長(cháng)期內超越同行。然而,這是一把雙刃劍。如果不優(yōu)先考慮,劣質(zhì)數據最終會(huì )讓組織付出代價(jià)。70%難以信任其數據的專(zhuān)業(yè)人士聲稱(chēng)數據質(zhì)量是最大的問(wèn)題。
 
為了讓組織有效地利用數據的力量并在其環(huán)境中取得成功,他們必須理解更好的數據講故事為何必要,預測性分析與增強性分析之間的區別,以及如何最佳應用預測性分析。根據最近的一份報告,多達94%的商業(yè)領(lǐng)導者認為他們的組織應該從其數據中獲得更多價(jià)值。
 
幸運的是,將此類(lèi)分析嵌入到組織當前的基于網(wǎng)絡(luò )的應用程序中,帶來(lái)了新的體驗和參與度層次。結果有三方面:(i)向用戶(hù)提供不同的“可操作信號”,(ii)利用他們習慣的現有體驗,以及(iii)專(zhuān)注于完成必要工作的用例(JTBD)。用戶(hù)不需要另一個(gè)工具;他們需要更加增強的體驗來(lái)更快完成工作。
 
數據講故事的決策制定
 
嵌入式分析是一個(gè)仍在經(jīng)歷創(chuàng )新浪潮的領(lǐng)域,它增強了我們所知的傳統操作報告和儀表板,變成更能適應商業(yè)條件且響應靈敏的體驗。
 
探索數據質(zhì)量和信任問(wèn)題為何持續存在,阻礙組織從其數據計劃中受益。
 
Insight Software的數據與分析總經(jīng)理Jay Allardyce探討了數據豐富帶來(lái)的挑戰和機遇,強調利用AI(AI)和ML(ML)提取寶貴洞察力的重要性。
 
我們每天產(chǎn)生的數據量是驚人的。隨著(zhù)AI和ML等創(chuàng )新的增長(cháng),這種速度在未來(lái)幾年將只會(huì )加速。
 
實(shí)際上,正如Precisely的Rachel Galvez所報告的那樣,77%的數據和分析專(zhuān)業(yè)人士認為數據驅動(dòng)決策是他們數據計劃的主要目標——但不幸的是,只有46%的人對用于決策的數據有“高”或“非常高”的信任度。
 
能夠有效利用數據作為戰略資產(chǎn)的組織將不可避免地建立競爭優(yōu)勢,并在長(cháng)期內超越同行。然而,這是一把雙刃劍。如果不將數據質(zhì)量作為優(yōu)先事項,長(cháng)期來(lái)看劣質(zhì)數據可能會(huì )讓組織付出代價(jià)。70%難以信任其數據的專(zhuān)業(yè)人士聲稱(chēng)數據質(zhì)量是最大的問(wèn)題。
 
為了讓組織有效地利用數據的力量并在其環(huán)境中取得成功,他們必須理解為什么更好的數據講故事是必要的,預測性分析與增強性分析之間的差異,以及如何最佳應用預測性分析。根據最近的一份報告,多達94%的商業(yè)領(lǐng)導者認為他們的組織應該從其數據中獲得更多價(jià)值。
 
幸運的是,將此類(lèi)分析嵌入到組織當前的基于網(wǎng)絡(luò )的應用程序中,帶來(lái)了新的體驗和參與度層次。結果有三個(gè)方面:(i)向用戶(hù)提供不同的“可操作信號”,(ii)利用他們習慣的現有體驗,以及(iii)專(zhuān)注于完成必要工作的用例(JTBD)。用戶(hù)不需要另一個(gè)工具;他們需要更加增強的體驗來(lái)更快完成工作。
 
數據講故事的決策制定
 
嵌入式分析是一個(gè)仍在經(jīng)歷創(chuàng )新浪潮的領(lǐng)域,它增強了我們所知的傳統操作報告和儀表板,變成更能適應商業(yè)條件且響應靈敏的體驗。
 
盡管數據講故事的概念仍然是新的并且不斷發(fā)展,但完全理解其益處是至關(guān)重要的,進(jìn)一步投資以推進(jìn)公司的數據文化,以了解如何最好地使用數據也是至關(guān)重要的。
 
通過(guò)將分析層嵌入到應用程序中,組織將為提供更好的數據體驗鋪平道路,這些數據體驗將帶來(lái)更強的用戶(hù)參與度,并促進(jìn)強大的數據文化,這是成為更加數據驅動(dòng)和以數據決策為導向的基礎。最終,這本質(zhì)上提供了更好的數據驅動(dòng)產(chǎn)品體驗。
 
例如,運營(yíng)和產(chǎn)品團隊可以通過(guò)簡(jiǎn)化數據準備和可視化以便于決策,同時(shí)優(yōu)化應用程序以從近乎實(shí)時(shí)的數據、可視化、交互式報告和其他功能中獲得洞察力,從而保持領(lǐng)先。更不用說(shuō),它節省時(shí)間,提高生產(chǎn)力,并允許業(yè)務(wù)用戶(hù)比成為數據專(zhuān)家更快地創(chuàng )新。
 
總的來(lái)說(shuō),數據講故事和分析平臺專(zhuān)門(mén)設計用于圍繞數據構建敘事,可以為用戶(hù)提供更大的背景并幫助從分散或集中的數據治理框架中提取信息,利用企業(yè)今天可能已有的資源。
 
這有助于推動(dòng)決策和想法并引發(fā)情感,這些用戶(hù)不會(huì )像對靜態(tài)儀表板那樣容易忘記。更重要的是,擁有數據治理計劃的組織正在看到數據分析和洞察力(57%)以及數據本身(60%)的質(zhì)量改善。
 
現在是企業(yè)領(lǐng)導者和用戶(hù)認識到數據講故事對當今企業(yè)越來(lái)越重要的時(shí)候了。為了最大化這些洞察力,組織正在利用預測性和生成式AI來(lái)幫助增強數據講故事,并提供可操作和基于知識的洞察力。
 
了解預測性分析的潛力
 
正如前所述,越來(lái)越多的公司每天都在發(fā)掘融入預測性分析的潛力——一些使用AI/ML,另一些則使用更多基于規則的分析。利用嵌入式分析,結果令人印象深刻。嵌入式分析可以提高用戶(hù)采納率,創(chuàng )造人們喜愛(ài)的應用程序,并改變軟件和軟件即服務(wù)(SaaS)提供商的游戲規則。
 
在這些應用程序中包含預測性分析的機會(huì )創(chuàng )造了更高的參與度,因為預測可以根據上下文、設置和公司動(dòng)態(tài)而變化。最簡(jiǎn)單的形式,預測性分析可以洞察出創(chuàng )建“下一最佳行動(dòng)”場(chǎng)景的方法。用戶(hù)根據歷史條件發(fā)出警報,以指導未來(lái)的行動(dòng),幫助用戶(hù)了解關(guān)于如何完成工作的領(lǐng)域和設置的最佳知識。
 
例如,金融機構、團隊和首席財務(wù)官可以使用此類(lèi)預測性分析進(jìn)行信用風(fēng)險評估、欺詐檢測和投資規劃。這對于更好地準備組織應對持續波動(dòng)的市場(chǎng)至關(guān)重要。此外,產(chǎn)品和運營(yíng)團隊可以從其嵌入式策略中的AI/ML中受益,立即為其應用程序用戶(hù)創(chuàng )造新的數據驅動(dòng)體驗,而不是啟動(dòng)單獨和分散的AI應用程序。
 
考慮到這一點(diǎn),客戶(hù)可以使用ML和AI驅動(dòng)的預測性分析來(lái)預見(jiàn)變更是否將幫助他們降低風(fēng)險、改善運營(yíng)和/或增加收入。從本質(zhì)上講,預測性分析回答了兩個(gè)常見(jiàn)問(wèn)題:
 
•基于我當前的數據,最有可能發(fā)生什么?
•我可以做什么來(lái)改變那個(gè)結果?
 
大約60%的116家受訪(fǎng)企業(yè)表示他們在2023年通過(guò)數據驅動(dòng)創(chuàng )新。隨著(zhù)組織為2024年做準備,考慮如何加速實(shí)施數據和分析至關(guān)重要,這一切都始于詢(xún)問(wèn)基于當前數據最有可能發(fā)生什么,可以做什么來(lái)改變那個(gè)結果,以及他們如何使用歷史數據、ML和AI來(lái)為客戶(hù)構建更加適應性和可預測的體驗。
 
預測性 vs. 增強性:利用分析策略的力量
 
首先,預測性和增強性分析是兩種不同的方法,無(wú)疑將在未來(lái)幾年塑造分析領(lǐng)域。目前,預測性分析使用來(lái)自多個(gè)來(lái)源的數據集合來(lái)發(fā)現關(guān)系和相關(guān)性,主要是在不告訴人們其含義的情況下向人們展示數字。簡(jiǎn)而言之,它是對未來(lái)情景或可以采取的最佳下一步行動(dòng)的預測。
 
另一方面,增強性分析使用ML和AI幫助數據洞察和分析,以提高工作人員分析數據的能力——從一個(gè)關(guān)鍵要點(diǎn)開(kāi)始,然后深入到數字中。我們經(jīng)常聽(tīng)說(shuō)這些技術(shù)可以應用于預測性分析,同時(shí)幫助組織預測多個(gè)行業(yè)的未來(lái)趨勢。然而,很少有公司正在試驗這項技術(shù),甚至更少的公司將其投入生產(chǎn)。
 
企業(yè)需要優(yōu)先考慮通過(guò)增強性分析簡(jiǎn)化數據分析。這使信息更容易被更多的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn),使更多的用戶(hù)能夠從數據中獲得價(jià)值。預測性和增強性分析有不同的過(guò)程和益處。然而,它們有一個(gè)共同點(diǎn)。它們是兩種強大的技術(shù),可以一起使用以改善決策和解決問(wèn)題。
 
在當今的數字世界中,做出數據驅動(dòng)的決策和創(chuàng )建由分析信息指導的策略是任何行業(yè)成功領(lǐng)導的核心。幸運的是,92%的所有分析和IT決策者理解信任數據比以往任何時(shí)候都更加必需,另外95%的全球高管同意需要新的數據架構和策略來(lái)管理他們組織的數據環(huán)境的重大變化。
 
數據和嵌入式分析是幫助企業(yè)構建能夠抵御最不可預測環(huán)境的彈性和敏捷運營(yíng)的強大工具。特別是當我們展望未來(lái)時(shí),現代組織的成功將依賴(lài)于由預測性和增強性分析驅動(dòng)的高質(zhì)量數據,將AI和ML與預測性分析相結合,從而導致富有洞察力的講故事。
 
企業(yè)網(wǎng)D1net(www.r5u5c.cn):
 
國內主流的to B IT門(mén)戶(hù),同時(shí)在運營(yíng)國內最大的甲方CIO專(zhuān)家庫和智力輸出及社交平臺-信眾智(www.cioall.com)。同時(shí)運營(yíng)19個(gè)IT行業(yè)公眾號(微信搜索D1net即可關(guān)注)。
 
版權聲明:本文為企業(yè)網(wǎng)D1Net編譯,轉載需在文章開(kāi)頭注明出處為:企業(yè)網(wǎng)D1Net,如果不注明出處,企業(yè)網(wǎng)D1Net將保留追究其法律責任的權利。

關(guān)鍵字:數據分析嵌入式分析AI

原創(chuàng )文章 企業(yè)網(wǎng)D1Net

電子周刊
回到頂部

關(guān)于我們聯(lián)系我們版權聲明隱私條款廣告服務(wù)友情鏈接投稿中心招賢納士

企業(yè)網(wǎng)版權所有 ©2010-2024 京ICP備09108050號-6 京公網(wǎng)安備 11010502049343號

^