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Brought to you by Energize Marketing

  • How to build a business case for cloud data integration Fr

    Comment créer une étude pour l’intégration de données Cloud Pour fournir des données fiables et exploiter un vaste ensemble de sources de données, les entreprises ont besoin d’une plateforme de gestion avancée, rentable et conviviale. Découvrez Informatica Cloud Data Integration, un service d’intégration de données no code/low code d’Intelligent Data Management Cloud™ (IDMC). Conçu sur une plateforme alimentée par l’IA, il vous offre…

  • Explore the Synergy of AI and Data for Transformative Governance

    Explore the Synergy of AI and Data for Transformative Governance In the digital age, data isn’t just an asset; it’s the lifeblood of innovation and strategic growth. Our “Introduction to Modern Data Governance” eBook is a treasure trove of strategic insights for Chief Data Officers (CDOs) and forward-thinking IT leaders. You’ll uncover the secrets to…

  • How to build a business case for cloud data integration

    How to build a business case for cloud data integration To deliver trusted data and harness a broad range of data sources, organizations require an advanced data management platform that’s easy to use and cost-effective. Enter Informatica Cloud Data Integration, a no-code/low-code data integration service of Intelligent Data Management Cloud™ (IDMC). Built on an AI-powered…

  • The art of mastering data quality for AI and analytics jp

    IT管理者が知っておくべき7つの極意：マスターデータの品質管理 データ品質について、Gartner®は次のように指摘しています。「粗悪なデータ品質は業務上の価値を損ねます。先頃行われた調査によると、粗悪なデータ品質によって生じる年間コストは、推定で平均1,080万ドルに上ります」1  競争の激しい今日の経済環境で成功するためには、人工知能（AI）とアナリティクスで使用するデータの品質に対する強固な戦略が不可欠です。AI／アナリティクスのための信頼できるセキュアな高品質データにより、ビジネスの成長、より賢い意思決定、コストの削減を実現できます。 インフォマティカの電子ブック『IT管理者が知っておくべき7つの極意：マスターデータの品質管理』をぜひお読みください。主な内容は次のとおりです。 AI／アナリティクス用のデータの品質を確保して効果的な戦略を策定する方法 AI／アナリティクスを活用して新しいインサイトや機会を獲得する方法 データの価値を最大化するためのヒント 1.¹Gartner®, 5 Steps to Build a Business Case for Continuous Data Quality Assurance, Saul Judah, 07 FEB 23.  GARTNER® is a registered trademark and service mark of Gartner, Inc. and/or its affiliates in the U.S. and internationally and is used herein with permission.All rights reserved. 電子ブックはこちら TechResources by Energize Marketing | Privacy…

  • The art of mastering data quality for AI and analytics de

    Die Kunst, Datenqualität für KI und Analytics sicherzustellen Gartner drückt es folgendermaßen aus: „Business Value wird durch mangelhafte Datenqualität zerstört. Neuer Umfragen zufolge schätzen Unternehmen, dass mangelhafte Datenqualität durchschnittlich zu Kosten in Höhe von 10,8 Mio. US-Dollar pro Jahr führt.”1 Um auf dem wettbewerbsintensiven Markt Erfolg zu haben, benötigen Unternehmen eine solide Datenqualitätsstrategie – insbesondere für…

  • The art of mastering data quality for AI and analytics fr

    L’art de maîtriser la qualité des données pour l’IA et les analyses Selon Gartner, « Une mauvaise qualité des données détruit la valeur métier. Selon une étude récente, les entreprises estiment le coût moyen d’une mauvaise qualité des données à 10,8 millions de dollars par an. »1   Pour prospérer dans l’économie actuelle sous haute pression,…

  • How to Unleash Data-Driven Transformation With Data Mesh

  • The art of mastering data quality for AI and analytics

  • Pipelines de données : Étude sur les data stacks modernes

    Pipelines de données : Étude sur les data stacks modernes Nous entrons dans une nouvelle ère remplie de technologies cloud émergentes et d’outils et de techniques centrés sur les données, comme les data warehouses et les data lakes, ETL/ELT et les analyses en temps réel. Au cœur de cette révolution des données se trouve le…

  • Datenpipelines: Untersuchung des modernen Data Stack

    Datenpipelines: Untersuchung des modernen Data Stack Es ist ein neues Zeitalter angebrochen, in dem sich alles um neue Cloud-Technologien, datenzentrierte Tools und Methoden dreht, wie Warehouses und Lakes, ETL/ELT und Analytics in Echtzeit. Das Herzstück dieser Datenrevolution ist das Konzept von Datenpipelines, die eine fundamentale Rolle bei Verarbeitung, Umwandlung und Bereitstellung von Daten für verschiedene,…

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