AWS re:Invent 回顾
数据分析中的生成式人工智能——人工智能如何让数据访问变得更容易
使用现代数据堆栈的非结构化数据
在人工智能时代构建可靠的数据质量策略
联合数据治理方法：优势和最佳实践
如何利用语义和虚拟化使数据管理面向未来
使用虚拟化层作为安全网关
通过数据网格和数据织物策略优化数据治理
数据网格的定义：它是什么以及为什么我需要它？
使用联邦数据策略和业务术语表打破孤岛
什么是数据沿袭？
颠覆企业分析：利用数据产品降低成本
利用数据质量和协作创建可信赖的数据产品
脏数据的真实成本及如何避免
通过数据民主化推动人工智能素养：建立数据驱动的文化
与合作伙伴共享数据，以优化您的供应链和人工智能模型。
如何在您的组织中使用数据民主化来推动增长
赋能团队数据驱动：培养分析文化的步骤
通过混合多云和联邦查询打破数据孤岛
ETL、虚拟化或回写：哪种数据批处理方法适合您的需求？
您的数据已准备好用于 GenAI 吗？
通过可观测性策略提升数据质量和效率
设计优雅数据产品的最佳实践
分析实践的新蓝图：塑造决策的未来
使用 Avrio 的电子书加速您的业务转型
如何使用现代虚拟化策略实现数据自助服务
Request a Demo TODAY!
Take the leap from data to AI
