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DataOps正在成为解决方案企业,正在选择提高质量和减少循环时间到数据分析。从敏捷开发,Devops和统计过程控制中借用,这种新方法准备彻底改变数据分析,目的是整个数据生命周期。DBTA与萨龙首席执行官苏珊库克举行了一个网络研讨会;丹波特,产品营销副总裁,Qlik;和Datakitchen的首席执行官Chris Bergh,讨论了新兴的Dataops最佳实践和解决方案。

发表于2021年6月11日

Confluent正在提供最新的平台更新,Confluent平台6.2,并正在推出Health +为用户提供确保在运动中运行数据所需的工具和可见性。健康+有助于减少停机和数据丢失的风险,以智能警报在发生并避免业务中断之前识别潜在问题。

发表于2021年6月10日

AIOPS是计算机学习(ML)方法的应用来筛选通过传入数据,并确定允许更有效地管理IT操作的关键信息。在许多情况下,AIOPS可以在影响应用程序的最终用户之前识别问题。这对创收应用尤其重要。

发表于2021年6月10日

随着所有书呆子旋钮花费大量时间的传统DBA需要更多地考虑数据的运动。而不是在数据管理方面思考 - 并运行变得多余的风险 - 他们应该更熟悉数据如何进出他们的企业。

发表于2021年6月10日

Sunlight.io是数据密集型应用程序的虚拟化技术的开发人员,正在加入与AltoS计算的OEM合作伙伴,Aler Inc.的子公司,以创建高效的超电流符号基础架构(HCI)设备。根据供应商的说法,通过组合Sunlight的NexVisor HCI堆栈和Altos Bratsphere Server和Altos Bratsphere Server和Altos Bratsphere Server和Altos Bratsphere Servers的功能,可以使用高密度,超高性能和简单的可扩展性,从核心数据中心的高密度,超高性能和简单的可扩展性等利用和分析。。

发表于2021年6月4日

由于新出现的方法,今天的数据环境越来越灵活,更柔韧,便于沉默的前辈。作为可移植性,适应性和快速交付集装箱,微服务,DEVOPS和DATAOPS的构建块的策略 - 正在管理数据的转换。

发表于2021年6月02日

2020年初的事件导致了灾难性的变化中断了许多公司的数据分析计划。由全球大流行引起的经济动荡将对许多公司产生持久的影响。对于一些,云迁移等策略已经加速,而其他人则转向自助服务数据分析以节省这一天。在数据峰会的最终主题时,Connect 2021,John O'Brien,首席执行官和主要顾问,Radiant Advisors,期待着大流行后的未来以及它将带来什么。

发表于2021年6月02日

所有RDBMS的单尺寸适合所有的RDBMS都致力于爆炸不同的数据管理技术。新利游戏在第2021号标题的“下一代数据库”的会话中,Guy Harrison通过Hadoop从大型机查看了数据管理历史记录,并考虑了新数据库技术来利用数据资产的实用性,并推测了这些数据新利游戏将进化以满足明天的数据需求。

发表于2021年6月02日

NVIDIA正在揭示NVIDIA基本命令平台,是一个云主办的开发中心,让企业快速将其AI项目从原型转移到生产。该软件专为大规模,多用户和多队AI开发工作流程设计,托管在房屋或云端。

发表于6月01日,2021年

IBM最近宣布在半导体设计和过程中突破了世界上第一个带有2纳米(NM)纳米液技术的第一块芯片的开发。半导体在从计算,到电器,通信设备,运输系统和关键基础架构中的一切都发挥着关键角色。IBM表示,新的2 NM芯片技术有助于推进半导体行业的最先进,解决对增加的芯片性能和能效的需求。

发表于6月01日,2021年

Tibco Software Inc.是企业数据的全球领导者,正在为其预测产品组合揭示多个新的创新和功能,在整个企业中提供智能,可扩展的分析。现在可以在单个平台上提供Tibco Spinfire,Tibco Streaming和Tibco数据科学的增强功能。

发表于5月28日,2021年

新的遗物,可观察性公司,正在推出一系列新产品创新和社区举措,帮助工程师使可观察性成为他们计划,构建,部署和运行软件的数据驱动方法。新的遗物正在推出新的Kubernetes经验,由具有Pixie的自动遥测供电,它与新的遗物遥控器集成在一起,提供即时Kubernetes可观察性,而无需用户更新代码或示例数据。

发表于5月28日,2021年

拼接机,实时机器学习和AI解决方案提供商正在发布LiveWire Pulsar,它的LiveWire开源运营AI平台为工业IOT使用案例,增强了Kubernetes架构。新版本使Apache Spark能够根据在线分析处理(OLAP)数据库操作和ML的笔记本电脑中的执行器中的新的Min / Max参数,并为ML的笔记本电脑提供新的Min / Max参数,并为缺乏互联网的植物提供内部前提的空调解决方案连接。

发表于5月27日,2021年

DEEPLITE是一个旨在更快地制作其他AI型号的AI软件的提供商,正在推出DEEPLITE Neutrino Community版本,提供了一种动手介绍,同时也能够在不同商业,研究和学术环境中实现社区成员之间的新联系和知识交流。

发表于5月27日,2021年

DataStax正在与NetApp合作,为其DataStax Enterprise数据库中的云本机数据提供完整的生命周期管理,以及开源Apache Cassandra集群。作为这一伙伴关系的一部分,两家公司共同努力,将Kubernetes工作负载的NetApp Astra数据管理服务与DataStax Enterprise和Cassandra一起集成,为现新利游戏代集装箱环境中的Cassandra数据提供单一窗格管理。

发表于5月27日,2021年

Polyglot持久性,选择最佳数据库的实践,正在上升。当公司强烈地拥抱一系列NoSQL / Newsql和关系,云和船上,以及专有和开源选项,单一尺寸适合的日子消失了。有了这种趋势,有机会为工作选择合适的数据库,但也有更大的复杂性。

发表于5月26,2021

由于大流行造成的限制开始缓解,并且对业务的“新正常”进行了看法,一些组织正在成为获奖者的佼佼者。许多专家说,蓬勃发展,而不仅幸存,就是能够更有效地使用数据,通过应用良好的数据库技术和云资源以及自动化和AI来实现数据。

发表于5月26,2021

网络安全日志是系统运行时状态和系统活动和事件消息的无处不在的记录。具有正则表达式的解析日志是网络日志分析的最广泛利用的方法。提供由NLP提供支持的工具集以执行日志解析是一个游戏更换器在网络安全的关键和时间敏感区域中。

发表于5月26,2021

由于世界上许多人穿过大流行风暴的眼睛,渴望再次生存并再次体验太阳,另一个灾难织布织物 - 尽管虽然几乎看不见。这一潜在的破坏性问题距离大型盒子店的角落潜伏在可能刚刚提供了他们的Covid-19疫苗接种,但它是一个非常不同的性质。我们正面临着自动化的待审问。

发表于5月26,2021

公平,安全,负责任地部署AI,对不完美解决方案的风险和奖励进行清晰,而不是实现完美的风险和奖励。AI算法将犯错误。错误率可以等于或低于人类的错误率。无论如何,直到完全代表每一个潜在的州过去,当前和未来的存在,即使是一个完美的算法也会错误。鉴于既不存在完美的数据也不存在完美的算法,问题不是是否会发生错误,而是:在什么条件下,并且在什么频率可能是错误的情况下?

发表于5月26,2021

AlteryX,端到端分析过程自动化平台的提供商宣布了一系列新的分析和数据科学自动化创新,云中的分析,机器学习(ML)和AI。Suresh Vittal表示,新产品正致力于提供简单的用户体验,以加速所有组织和任何想要追求的人的业务成果,Alteryx首席产品官员。

发表于5月19日,2021年

Altair是一家为仿真,高性能计算(HPC)和人工智能(AI)提供解决方案的全球技术公司,正在推出Altair一系列新的功能和功能,一个完全集成的平台,汇集了公司的整个产品套件和HPC功能。Altair One提供了在仅几个鼠标点击鼠标时提供亚马逊AWS,Microsoft Azure,Oracle云基础架构和谷歌云平台的所有主要云提供商的交钥匙,可缩放的设备集群提供交钥匙,可缩放的设备集群。

发表于5月19日,2021年

云数据管理公司rubrik正在推出主新利游戏要的数据安全功能,使世界各地的组织能够轻松准确地评估赎金软件攻击和自动化恢复操作的影响。Rubrik的数据安全为这些共同威胁提供了重要的防御线条,并帮助IT团队回答有关其业务数据的最新问题:数据的内容是什么?数据发生了什么?谁正在访问重要的商业信息?

发表于5月18日,2021年

Text IQ,AI公司帮助组织管理和减轻其数据的风险,正在发布文本IQ for Privacy,这是一个识别和在企业数据中隐藏的个人和敏感信息的AI解决方案。文本IQ for Privacy会自动识别并将个人和敏感信息从结构化和非结构化的源分类,从而在介绍人为审查的调查结果之前,可以进行重复和重复数据删除。

发表于5月18日,2021年

Helpsystems正在超越安全性,漏洞评估和管理软件的全球领导者,扩展Helpsystems的投资组合具有网络安全功能。除了安全的基于云的产品之外,有数百个组织可以轻松扫描其越来越多的网络或应用程序漏洞的复杂环境。

发表于5月17日2021年

OTTERTUNE提供了新的OTTERTUNE自动数据库调整服务的私人测试版,为用户提供由机器学习(ML)支持的系统,可自动生成配置设置以提高数据库性能和效率。该公司还宣布,它已收到初始种子资助,由Accel等领导。

发表于5月17日2021年

kx是一个实时流分析的全球领导者,是与Databricks,Data和AI公司合作,通过统一所有数据,分析和人工智能(AI)来推动业务价值,以加速超实时的增长分析。伙伴关系将Databricks Lakehouse平台与KX的低延迟流分析,时间序列和边缘计算能力相结合,共同解决了市场需求,通过传感器的爆炸和所有的加速数字转换驱动了对实时可操作的见解。行业部门。

发表于5月14日,2021年5月14日

在数据峰会上连接2021,D​​avid Weinberger,日常混乱的作者:技术,复杂性以及我们如何在新的可能性中蓬勃发展,反映了机器学习如何改变我们的想法,而不仅仅是如何制定和部署知识。但即使是知识是什么,我们是人类的人。

发表于5月13日2021年

机器学习(ml)是当今的大流行字,但大多数组织都争取了转向商业价值。每个人都想要它,但很少有能力有效地把它变成现实。Lynda合作伙伴,一个自我描述的“数据瘾君子”和分析和产品的SVP,Pythian探索了如何加速在她的数据峰会连接2021演示期间通过机器学习加速到价值,“机器学习:使其真实,使其有利可图。”

发表于5月12日,2021年5月12日

究竟是MLOPA,为什么这对业务有关?在数据峰会中,Google Cloud中的AI / ML专家AI / ML专家在数据峰会上,提供了MLOPA的概述,如何使用它,以及为什么业务利益相关者应该关心。

发表于5月12日,2021年5月12日

Grant Fritchey,Devops Advocate,Redgate Software认为,Devops是关于如何管理您的资源的文化变革。实施Devops时的最大挑战是学习支持自动化的所有必要工具。在他的数据峰会期间,连接2021表示,“自动化AWS数据库部署”,他显示了通过AWS部署的数据库所需的工具和机制,以及AWS中的其他步骤和工具,以扩展数据库部署过程的复杂性和功能。

发表于5月12日,2021年5月12日

许多关于数据使用回报的研究报告相同的消息:尽管资金大规模投资,但分析的85%的分析,大数据和AI项目将失败。在数据峰会上,Connect 2021,Brian O'Neill,创始人和主体,设计分析,探索为什么客户和员工没有与数据产品和服务一起参与,并建议这是因为,他们通常不在用户需求上设计,想要,行为。

发表于5月11日,2021年

现代数据平台建立在保护各种目的,从确保敏感的公司数据资产,以回答技术上不成熟的用户的问题。在数据峰会Connect 2021,艾玛McGrattan,SVP,ACTIAN,概述了赢得现代数据架构的关键特征。

发表于5月11日,2021年

数据管理新利游戏世界不站立;随着新技术和新要求出现,它不断发展。在数据峰会Connect 2021中,Demodo和Ruben Ugarte的产品管理主任Inessa Gerber,Data order师,实践分析讨论了数据虚拟化,逻辑数据结构以及它们在演示期间的混合,“使用逻辑数据的现代化数据管理新利游戏织物”。

发表于5月11日,2021年

在数据峰会上,北卡罗来纳州卫生与人类服务部高级系统分析师Joe W.Perez joe W.Perez促使主题演讲与表现出来的介绍,以使其以易于理解和可行的形式为用户提供数据虽然Chuck Frisbie,Field CTO,SISENSE,在数据和分析策略上发出了主题演讲。

发表于5月11日,2021年

全自动删除私人信息以启用数据共享和聚合,同时保护用户的隐私在当今隐私的世界中至关重要。为了有效,AI培训需要访问大型数据集。因此,最大的挑战之一是用户隐私之间看似不可避免的权衡和分享和聚合数据的能力。在数据峰会上,COMIT 2021 Julia Komissarchik,CEO和创始人,Glendor讨论了如何在演示期间完全自动完成,“确保数据隐私。”

发表于5月11日,2021年

在数据峰会Connect 2021,Paul Nelson,搜索导演,搜索和分析组,埃森哲,询问(以及如何)神经网络在他的演示期间越来越聪明,“神经网络如何变得更聪明。”

发表于5月11日,2021年

如今,大多数数据和分析领导者都认识到Dataops为分析卓越提供了基础。从他的角度来源于Enterprise Compannations,Chris Bergh,Datakitchen的头部厨师和首席执行官转型,在数据峰会连接2021的企业Dataops旅程中取得成功的共同步骤。

发表于5月11日,2021年

现代数据仓库需要支持从半结构化到流的多种数据上的高级分析。驾驶BI仪表板仍处于数据仓库的核心,但即使是现在需求数据也是如此。旧学校批量ETL不会削减它。Paige Roberts,Vertica开源罗伯茨(Vertica)解释了为什么以及我们的旧定义不再适用,以及在数据峰会连接2021演示期间改变了这些更改的改变,“您对数据仓库的定义可能是错误的。”

发表于5月11日,2021年

将大规模的Hadoop集群迁移到云处于具有挑战性,尤其是当群集在迁移期间的群集非常有效并且停机时不是一个选项。Tony Velcich,高级总监,产品营销,Wandisco和Ken Seier,首席架构师,数据和AI,洞察力讨论了在其数据峰会中的迁移过程中涉及的挑战,即在大规模Hadoop数据迁移到云中的考虑因素。“

发表于5月11日,2021年

为了最大限度地提高其数据的价值,组织正在构建大型数据团队,供应方功能提供来自整个企业的分析现状数据,以及分析,转换,模型和商业化数据的需求方团队。

发表于5月11日,2021年

由于越来越多的企业寻求降低成本,提高效率和改善敏捷性的机会,云采用继续加速。目前,接近四分之三的DBTA订阅者正在规划专注于云解决方案的数字转型项目。

发表于5月07日,2021年

DOTDATA是AI自动化和企业运营化的先驱,正在释放DOTDATA PY Lite,这是一个新的集装箱化AI自动化解决方案,使数据科学家能够在桌面上执行快速POC并部署DOTDATA。

发表于5月07日,2021年

数字转换的公司的全部潜力预计到2025年的价格为100万亿美元。通过数字技术 - 移动,云,AI,传感器和分析等的组合将达到这种惊人的价值。世界经济论坛表示,这些正在逐步加速进展,但只有在商业,政策制定者和非政府组织之间合作,才能实现这种增长。

发表于5月05,2021

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