3月20日—3月22日，Gartner2023数据与分析峰会(GartnerData&AnalyticsSummit)在美国奥兰多顺利召开。作为全球领先的大数据分析和指标平台供应商，Kyligence出席本次峰会并发表 BuildingaUnifiedMetricsStore（构建统一指标平台）主题演讲，向全球业界详细介绍了一站式指标平台 KyligenceZen 的最新能力，现场引起了广泛关注。 Gartner数据与分析峰会聚焦全球数据与分析领域的前沿趋势，汇集众多CDO（首席数据官）、CAO（首席分析官）、数据分析师以及业务领导者等，针对建立数据分析与管理策略、改变组织工具、培养企业数据文
3月20日—3月22日，Gartner2023数据与分析峰会(GartnerData&AnalyticsSummit)在美国奥兰多顺利召开。作为全球领先的大数据分析和指标平台供应商，Kyligence出席本次峰会并发表 BuildingaUnifiedMetricsStore（构建统一指标平台）主题演讲，向全球业界详细介绍了一站式指标平台 KyligenceZen 的最新能力，现场引起了广泛关注。 Gartner数据与分析峰会聚焦全球数据与分析领域的前沿趋势，汇集众多CDO（首席数据官）、CAO（首席分析官）、数据分析师以及业务领导者等，针对建立数据分析与管理策略、改变组织工具、培养企业数据文
说到AMD，你会想到什么？处理器？显卡？……5G？是的，5G！MWC2023世界移动通信大会期间，AMD多管齐下，秀出了在电信通信包括5G领域的新成果。AMD之所以能在电信领域打开局面，一方面得益于强大的AMDEPYC处理器，可为合作伙伴提供强大的算力平台，另一方面来自与FPGA厂商赛灵思、DPU(数据处理器)厂商Pensando的收购整合，从而拥有了更丰富的产品组合，不断开拓新的疆土。成立电信解决方案测试实验室AMD联手全球著名的网络测试、监测与保障解决方案供应商VIAVI(唯亚威)，双方携手合作建立全新电信解决方案测试实验室。这座实验室位于美国加州圣克拉拉市，也就是AMD公司总部所在地，
说到AMD，你会想到什么？处理器？显卡？……5G？是的，5G！MWC2023世界移动通信大会期间，AMD多管齐下，秀出了在电信通信包括5G领域的新成果。AMD之所以能在电信领域打开局面，一方面得益于强大的AMDEPYC处理器，可为合作伙伴提供强大的算力平台，另一方面来自与FPGA厂商赛灵思、DPU(数据处理器)厂商Pensando的收购整合，从而拥有了更丰富的产品组合，不断开拓新的疆土。成立电信解决方案测试实验室AMD联手全球著名的网络测试、监测与保障解决方案供应商VIAVI(唯亚威)，双方携手合作建立全新电信解决方案测试实验室。这座实验室位于美国加州圣克拉拉市，也就是AMD公司总部所在地，
谁在发表最具影响力的AI研究？在如今「百花齐放」的时代，这个问题极具挖掘空间。你可能会猜到一些结论：比如谷歌、微软、OpenAI、DeepMind这些顶级机构，类似这样的结论只猜对了一半，还有另外一些信息，向我们揭露了原本不为人知的结论。随着AI创新的飞速发展，尽快获取一些「情报」是至关重要的。毕竟几乎没人有时间去阅读所有的东西，但可以肯定的是，本文整理的这些论文具备改变人工智能技术发展方向的潜力。对研发团队影响力的真正考验当然是技术如何落地在产品中，OpenAI在2022年11月底发布了ChatGPT，震撼了整个领域，这是继他们2022年3月的论文「利用人类反馈训练遵循指令的语言模型」（Tr
谁在发表最具影响力的AI研究？在如今「百花齐放」的时代，这个问题极具挖掘空间。你可能会猜到一些结论：比如谷歌、微软、OpenAI、DeepMind这些顶级机构，类似这样的结论只猜对了一半，还有另外一些信息，向我们揭露了原本不为人知的结论。随着AI创新的飞速发展，尽快获取一些「情报」是至关重要的。毕竟几乎没人有时间去阅读所有的东西，但可以肯定的是，本文整理的这些论文具备改变人工智能技术发展方向的潜力。对研发团队影响力的真正考验当然是技术如何落地在产品中，OpenAI在2022年11月底发布了ChatGPT，震撼了整个领域，这是继他们2022年3月的论文「利用人类反馈训练遵循指令的语言模型」（Tr
落地、见效！——这是很多做数据分析的同学最怕的四个字。平时自己敲代码加减乘除很嗨，可一提落地就两眼一抹黑。到底要怎么落？落到哪里？完全不知道。每次报告结尾都写上苍劲有力的：本月活跃低了，要搞高！可好像也没人给我搞。咋办……今天系统讲解一下。这里有五个常犯问题。问题一、没有区分服务对象首先明白一点：在企业里做落地工作，最重要的是经费和人员。好点子多了去了，可离开资金投入与工作团队，点子就永远是个点子。大部分企业的数据分析部门，自己申请不到经费和独立的工作团队，因此更多是借力打力，通过服务业务部门实现分析成功的落地。这就要求我们得：有能力识别业务部门到底是什么人（如下图）。越大的企业，内部小团体
落地、见效！——这是很多做数据分析的同学最怕的四个字。平时自己敲代码加减乘除很嗨，可一提落地就两眼一抹黑。到底要怎么落？落到哪里？完全不知道。每次报告结尾都写上苍劲有力的：本月活跃低了，要搞高！可好像也没人给我搞。咋办……今天系统讲解一下。这里有五个常犯问题。问题一、没有区分服务对象首先明白一点：在企业里做落地工作，最重要的是经费和人员。好点子多了去了，可离开资金投入与工作团队，点子就永远是个点子。大部分企业的数据分析部门，自己申请不到经费和独立的工作团队，因此更多是借力打力，通过服务业务部门实现分析成功的落地。这就要求我们得：有能力识别业务部门到底是什么人（如下图）。越大的企业，内部小团体
为了让数字化转型不仅仅停留在流行词层面，企业必须专注于交付结果，而非技术。就像“前所未有”或“思想领导力”一样，数字化转型也是被过度使用的行业流行语之一，并且慢慢失去了它原本的意义。对于这种情况，我们应该及时拨乱反正。数字化转型应该涉及整个技术生态系统和企业价值链，而不是充当云迁移的代理，或用新的软件即服务(SaaS)技术取代传统流程。无论是从基础设施到边缘，通过云和网络，还是从大型机到移动设备，真正具有变革性的业务解决方案都必须以精简、并发的方式提高准备程度、提供弹性并推动可衡量的结果。这创造了新的效率，并提供了更好的整体体验，同时提升了业务的多个方面。实现这一最终目标的秘诀是围绕基于成果(
为了让数字化转型不仅仅停留在流行词层面，企业必须专注于交付结果，而非技术。就像“前所未有”或“思想领导力”一样，数字化转型也是被过度使用的行业流行语之一，并且慢慢失去了它原本的意义。对于这种情况，我们应该及时拨乱反正。数字化转型应该涉及整个技术生态系统和企业价值链，而不是充当云迁移的代理，或用新的软件即服务(SaaS)技术取代传统流程。无论是从基础设施到边缘，通过云和网络，还是从大型机到移动设备，真正具有变革性的业务解决方案都必须以精简、并发的方式提高准备程度、提供弹性并推动可衡量的结果。这创造了新的效率，并提供了更好的整体体验，同时提升了业务的多个方面。实现这一最终目标的秘诀是围绕基于成果(
