بهروزرسانیهای Fabric اعلامشده در بیلد ۲۰۲۴ همچنین شامل ادغامهای Snowflake و Databricks و در دسترس بودن عمومی Copilot برای Power BI است.
مهندسی داده
به گفته تحلیلگران، برنامه رایگان Snowflake Native به نظر می رسد پیچیدگی خود مدیریتی یک اتاق تمیز داده را برای کاربران غیر فنی از بین می برد.
مایکروسافت فابریک مجموعه ای از ابزارهای مبتنی بر ابر برای تجزیه و تحلیل داده ها است که شامل حرکت داده ها، ذخیره سازی داده ها، مهندسی داده ها، یکپارچه سازی داده ها، علم داده، تجزیه و تحلیل بلادرنگ و هوش تجاری است.
مجموعه دادههای بزرگتر برای آموزش هوش مصنوعی چالشهای بزرگی برای مهندسان داده و خطرات بزرگی برای خود مدلها ایجاد میکند. زمان آن رسیده است که تمرکز خود را به مدیریت و مدیریت مجموعه داده های کوچکتر تغییر دهیم.
رهبران صنعت توافق دارند که حاکمیت داده متعلق به همه افراد در فناوری اطلاعات است. مدیریت حریم خصوصی، امنیت و قابلیت اطمینان داده ها بر تمام جنبه های کسب و کار تأثیر می گذارد.
Google Cloud Dataplex یک سیستم شگفتانگیز کامل برای تبدیل دادههای خام از سیلوها به محصولات داده یکپارچه آماده برای تجزیه و تحلیل است. و یادگیری کمی سخت است.
همانطور که داده های بیشتری را به ابر منتقل می کنیم، اشتباهات قابل اجتناب مانع مهاجرت می شوند. بزرگترین مقصر: داده های آشفته با امنیت و یکپارچگی ناکافی.
اگر خطوط لوله و جریان های داده آینده هستند، چرا ما هنوز به داده ها ثابت فکر می کنیم؟
بدهی داده می تواند به همان اندازه بدهی های فناوری بد باشد و اگر در طول خط لوله داده به آن رسیدگی نشود، باعث ایجاد مشکلات امنیتی و اعتماد می شود.
Alteryx رابط کاربری Designer Cloud خود را به روز می کند و پشتیبانی از داده lakehouse را اضافه می کند
پلتفرم ابری مهندسی داده، که به عنوان بخشی از خرید Trifacta در اوایل سال جاری به دست آمد، برای ارائه یک تجربه رابط کاربری بیشتر شبیه به Alteryx به روز شده است.
این استارتآپ مستقر در سانفرانسیسکو یک پلتفرم خط لوله داده مبتنی بر SQL منتشر کرده است و ادعا میکند که با جداول زنده دیتابریکس، پای به پا خواهد شد.
تصمیم گیری مبتنی بر داده از عدم تطابق بین ابزارها، مهارت ها و درک مصرف کنندگان IT و داده در اکثر شرکت ها رنج می برد. در اینجا نحوه پر کردن شکاف آمده است.
Synthetic Data Metrics یک کتابخانه پایتون منبع باز برای ارزیابی داده های جدولی مدل-آگنوستیک با قرار دادن مجموعه داده های تولید شده توسط ماشین در برابر مجموعه داده های واقعی است.
پلت فرم مشاهده پذیری داده باند به مهندسان داده اجازه می دهد تا با چالش های مرتبط با داده های بد در منبع مقابله کنند.
ترکیبی از آموزش، آموزش در حین کار، و گواهی در علم داده، راه را از علوم بهداشتی به مهندسی داده هموار کرد.
پلتفرم فضایی Azure مایکروسافت و Azure Orbital Space SDK محاسبات برتر را به مرز نهایی میرسانند و با پردازش تصویر ماهوارهای، برنامههای کاربردی جغرافیایی و ارتباطات شروع میکنند.
از آنجایی که سازمانها در سراسر جهان تقریباً در هر صنعت از یادگیری ماشینی استفاده میکنند، تقاضا برای مهندسان یادگیری ماشین در حال افزایش است.
چگونه میتوانید سازمانی متشکل از کاربران داده مطمئن بسازید که پاسخگوی نیازهای مشتری باشند؟ روی این سه اولویت تمرکز کنید.