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  1. COMMENTARY · CL_318003 ·

    敦促制造商优先解决业务问题而非采纳人工智能

    制造商应优先解决具体的业务问题,而不是仅仅因为人工智能是趋势而采纳它。关键在于首先识别和量化问题,然后评估数据和技术环境,最后再确定最有效的技术解决方案,其中可能涉及人工智能,也可能不涉及。这种方法得到了 Gartner 行业研究的支持,确保技术投资创造可衡量的业务价值,而不是成为一项由技术驱动的练习。

  2. COMMENTARY · CL_252927 ·

    数据迁移成功取决于人,而非平台

    KloudPortal创始人Prashanthi Kolluru认为,数据迁移的成功关键在于优先考虑人及其知识,而非平台和技术。她认为,早期让了解数据细微差别、业务规则和例外情况的个人参与至关重要,可以避免代价高昂的延误和超支。Kolluru强调,需要一位拥有决策权的专职领导者来保持专注并解决冲突,确保业务和技术团队之间的协调一致。

  3. COMMENTARY · CL_103707 ·

    企业需要一个“答案层”来连接数据和决策

    企业正面临“仪表板悖论”,即商业智能平台提供了海量数据,但决策过程仍然缓慢且依赖分析师。文章提出了一种“答案层”的架构理念,而非具体产品,它位于数据系统和决策者之间。该层将数据信号转化为通俗易懂的建议行动,整合业务规则和组织知识,以增强现有的分析工作,并将洞察直接融入工作流程。