利用生成式人工智能彻底改变数据分析
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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
如何使用人工智能将非结构化数据转化为可执行的见解
在人工智能时代构建可靠的数据质量策略
构建可扩展数据治理的最佳实践指南（采用联邦式方法）
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使您的数据自我保存
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