分析智能自动化

历时一年的行业引导商实验失败后,我们问道, “我们如何向前失败? ”当我们遇到每一项挑战时,我们退步评估所学知识并评估如何利用知识实现我们的目标

任何转换努力都需要有效方法衡量成功无法测量或无法改进-但辨识并建立正确度量法是实现任何有意义的改进的关键

Cisco主数据分析传教士分享13学程,

探索AI如何在网络化方面误入歧途,自动化如何帮助克服这些限制

几乎所有组织都有大量数据然而,许多人会承认,他们没有充分发挥潜力。事实上,Cross-Cindy研究显示平均不到半数组织结构化数据被积极用于决策-不到1%非结构化数据被分析或使用

可能你听说过老格言 : “ 校正不暗示因果关系 ” 。 文章中,我们探索关联性与因果性,为什么你应该关心这一点,自动化能如何帮助我们

Cisco第三次年度数据科学奖庆祝五大类创新:产品或服务创新、客户或工作经验、降低成本、顶线增收和造福人

Cisco数据分析局为庆祝Anitha Gollapudi感到自豪,

加入Cisco第一个首席数据分析官Pallaw Sharma对话,讨论趋势以及如何从数据中获取商业价值