Értékelés:
Richard Benjamins „A Data-Driven Company - 21 Lessons for Large Organizations to Create Value from AI” című könyve betekintést nyújt a nagy szervezeteken belüli adattudományi programok irányításába, hangsúlyozva a siker külső előmozdításának fontosságát. A könyv rövid fejezetekre tagolódik, vendégszerzők hozzászólásaival, így a szervezeti adatstratégiák iránt érdeklődő olvasók számára hozzáférhetővé és vonzóvá válik.
Előnyök:Logikus elrendezés rövid fejezetekkel, betekintés az adattudomány nagy szervezetekben történő irányításába, érdekes viták a projektek előmozdításáról és a szervezeti dinamikáról, jól megírt, meggyőző esettanulmányokkal, és hasznosnak ajánlja az AI és az adatok hatásai iránt érdeklődő üzleti felhasználók számára.
Hátrányok:Nem maguknak az adattudósoknak szánt útmutató, és korlátozott mélységű lehet azok számára, akik technikai adattudományi betekintést keresnek.
(3 olvasói vélemény alapján)
A Data-Driven Company: 21 Lessons for Large Organizations to Create Value from AI
Tervezi, hogy nagy adatokkal, analitikával vagy mesterséges intelligenciával kezdjen el foglalkozni, de nem tudja, hol kezdje, vagy mire számítson? Elkezdte az adatutazást, és azon tűnődik, hogyan juthat el a következő szintre? Szeretné tudni, hogyan finanszírozza az adatutazását, hogyan szervezze meg adatcsapatát, hogyan mérje az eredményeket, hogyan skálázza ki? Ne aggódjon, nincs egyedül. Sok szervezet küzd ugyanezekkel a kérdésekkel.
Ez a könyv 21 kulcsfontosságú döntést tárgyal, amelyekkel minden szervezetnek szembe kell néznie, amikor az adatvezérelt és mesterséges intelligenciával rendelkező vállalattá válás felé vezető útját járja. Meglepő, hogy a kihívások mennyire hasonlóak a különböző ágazatokban.
Ez a könyv azoknak az üzleti vezetőknek szól, akiknek meg kell tanulniuk alkalmazkodni az adatok és az AI világához, és ki kell aknázniuk annak előnyeit. Arról szól, hogyan lehet előrehaladni a digitális átalakulás útján, amelynek az adatok kulcsfontosságú összetevői.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)