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ATscale:分析和数据团队如何运用语义层(英文版)(11页).pdf

上传人: 无*** 编号:119049 2023-03-20 11页 6.02MB

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语义层分析报告
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本文主要讨论了数据分析与人工智能团队如何利用语义层来提高业务效率。作者John K. Thompson是一位拥有35年以上数据、高级分析和人工智能领域经验的国际技术高管。他著有《分析团队:利用分析与人工智能提升业务》和《分析:如何用智慧取胜》。 文章首先介绍了数据分析的历史和重要性,强调了数据规模和多样性的增长。然后,作者详细解释了语义层的概念,即提供公司数据的单一、一致定义,并支持运营改进,包括自动数据访问和快速数据产品创建。 接着,作者指出数据分析与人工智能团队面临的挑战之一是达成对数据元素、关系、模型、变化率等的共同定义。语义层提供了解决方案,是团队决定、定义和记录数据、流程、人员、分析模型等定义的地方。 最后,作者强调了语义层在记录和维护数据、定义、模型、变化等的演变过程中的重要性,并指出它对于解释性人工智能(XAI)模块的存储和管理也非常重要。 总的来说,语义层是数据分析与人工智能团队在模拟和理解物理世界中的关键工具,它使团队能够更有效地使用和解释数据,从而实现可衡量的竞争优势。
数据分析团队如何利用语义层? 语义层在企业中有什么作用? 数据分析团队如何定义数据和模型?
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