DataLab——数据的魔力
Posted: Tue Dec 03, 2024 3:51 am
12 月 5 日，我们在 Digital House 举办了第一次 DataLab 会议，该会议是由CACE （阿根廷电子商务商会）推动的活动，旨在推广和分享有关数据、数据和更多数据的知识。
这个话题已经成为许多公司日常工作的一部分，如果我们希望我们的公司跟上时代的步伐，就必须尽快实施这一主题。
在这里，我们分享当天出现的主要概念和主题，涵盖基于数据相关性的分析、收集和业务策略相关的关键问题。
Julián Drault – emBlue 总监
数据的魔力：数字化转型、大数据、数据挖掘、人工智能、机器学习
古斯塔沃·瓜拉尼亚
Gustavo Guaragna 负责开放和介绍我们在本摘要中提出 马耳他电话号码库 的基本概念，以便有一个总体愿景，使我们能够介绍自己并扩展我们有关管理、趋势和数据管理的知识。古斯塔沃还进行了一次历史之旅，他提出了技术概念，认为技术是推动公司内部变革的因素。
大数据与分析
大数据的概念引入了一种处理和存储数据的新方法。大规模数据处理还提出了“数据科学家”的形象，他将拥有多方面的形象，结合了编程知识、统计学家和传播者知识。
大数据由 4 个“V”定义
Volume ：处理大量数据
多样性——这是数据格式和类型的多样性。
速度：与快速处理数据的需要以及分析特定时间片段记录的能力有关。
真实性：所有记录必须可靠。决策必须基于可靠的数据源。
人工智能
“如果一台计算机能够欺骗一个人，让他相信它是人类，那么它就可以被称为智能的”引用：艾伦·马西森·图灵
人工智能或人工智能是机器，特别是计算机系统对人类智能过程的模拟。这些过程包括学习（获取信息和使用信息的规则）、推理（使用规则得出近似或明确的结论）和自我纠正。
机器学习
如果我们理解它的目的是模仿人类智能，并且由此产生不同的学习和数据处理建议和策略，那么它可以被解释为一种特殊类型的人工智能。
我们可以将机器学习定义为人工智能的一个子集，其实施成本和信息使用之间存在有效的关系。
机器学习是一组可以学习数据的算法，根据处理能力我们可以将其分为三种类型：
监督学习
无监督学习
强化学习
商业智能，如何治理数据？
莱昂内尔·弗拉泰西
为了建立真正的数据驱动文化，有必要从战略上面对这意味着的挑战和阻力。适当的数据策略数据治理不仅保证了组织对其最宝贵的资产之一：数据的正确治理；但反过来，它也保证了组织受其数据的管辖。为此，我们一方面必须对我们的信息充满信心，但又必须快速、轻松地主动回答业务底线提出的问题。
数据治理
它是组织定义和应用的一系列流程，用于将其数据视为资产并保证其质量。
成功的组织将数据视为组织的 DNA。每个组织面临的挑战是实现数据可靠性。
根据数据收集来源定义信息类型：
第一方数据：是您的信息。它是从您的受众、网站、CRM、社交媒体和客户收集的数据，其中包括有关行为、行动和兴趣的信息。它是“王”，是最可靠的来源。
第二方数据或第二源数据是相关的外部数据源，我们可以直接从类似公司获取并与他们协商交换信息和数据。也就是说，它是可以购买的其他公司的第一方数据。
第三方数据 是指有成本地从第三方获取的、在其他平台上生成的、通常由多个数据提供者聚合而成的客户信息，而数据购买者不知道其原始来源。
这个话题已经成为许多公司日常工作的一部分，如果我们希望我们的公司跟上时代的步伐，就必须尽快实施这一主题。
在这里，我们分享当天出现的主要概念和主题，涵盖基于数据相关性的分析、收集和业务策略相关的关键问题。
Julián Drault – emBlue 总监
数据的魔力：数字化转型、大数据、数据挖掘、人工智能、机器学习
古斯塔沃·瓜拉尼亚
Gustavo Guaragna 负责开放和介绍我们在本摘要中提出 马耳他电话号码库 的基本概念，以便有一个总体愿景，使我们能够介绍自己并扩展我们有关管理、趋势和数据管理的知识。古斯塔沃还进行了一次历史之旅，他提出了技术概念，认为技术是推动公司内部变革的因素。
大数据与分析
大数据的概念引入了一种处理和存储数据的新方法。大规模数据处理还提出了“数据科学家”的形象，他将拥有多方面的形象，结合了编程知识、统计学家和传播者知识。
大数据由 4 个“V”定义
Volume ：处理大量数据
多样性——这是数据格式和类型的多样性。
速度：与快速处理数据的需要以及分析特定时间片段记录的能力有关。
真实性：所有记录必须可靠。决策必须基于可靠的数据源。
人工智能
“如果一台计算机能够欺骗一个人，让他相信它是人类，那么它就可以被称为智能的”引用：艾伦·马西森·图灵
人工智能或人工智能是机器，特别是计算机系统对人类智能过程的模拟。这些过程包括学习（获取信息和使用信息的规则）、推理（使用规则得出近似或明确的结论）和自我纠正。
机器学习
如果我们理解它的目的是模仿人类智能，并且由此产生不同的学习和数据处理建议和策略，那么它可以被解释为一种特殊类型的人工智能。
我们可以将机器学习定义为人工智能的一个子集，其实施成本和信息使用之间存在有效的关系。
机器学习是一组可以学习数据的算法，根据处理能力我们可以将其分为三种类型：
监督学习
无监督学习
强化学习
商业智能，如何治理数据？
莱昂内尔·弗拉泰西
为了建立真正的数据驱动文化，有必要从战略上面对这意味着的挑战和阻力。适当的数据策略数据治理不仅保证了组织对其最宝贵的资产之一：数据的正确治理；但反过来，它也保证了组织受其数据的管辖。为此，我们一方面必须对我们的信息充满信心，但又必须快速、轻松地主动回答业务底线提出的问题。
数据治理
它是组织定义和应用的一系列流程，用于将其数据视为资产并保证其质量。
成功的组织将数据视为组织的 DNA。每个组织面临的挑战是实现数据可靠性。
根据数据收集来源定义信息类型：
第一方数据：是您的信息。它是从您的受众、网站、CRM、社交媒体和客户收集的数据，其中包括有关行为、行动和兴趣的信息。它是“王”，是最可靠的来源。
第二方数据或第二源数据是相关的外部数据源，我们可以直接从类似公司获取并与他们协商交换信息和数据。也就是说，它是可以购买的其他公司的第一方数据。
第三方数据 是指有成本地从第三方获取的、在其他平台上生成的、通常由多个数据提供者聚合而成的客户信息，而数据购买者不知道其原始来源。