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Stratégie de données

Dans son livre blanc The 5 Essential Components of a Data Strategy , SAS fournit une explication succincte de ce qu'est la stratégie de données et fournit une explication de ses 5 composants. Ci-dessous je présent un résumé de ce livre blanc. Qu'est-ce que la stratégie de données? Les données sont un actif de l'entreprise. Les données sont un atout essentiel qui permet la prise de décisions et elles nécessitent alors une stratégie globale. Une stratégie de données aide en garantissant que les données soient gérées et utilisées comme un actif.  Elle fournit un ensemble commun de buts et d'objectifs pour tous les projets afin de garantir que les données soient utilisées de manière efficace et efficiente. Une stratégie de données établit des méthodes, des pratiques et des processus communs pour gérer, manipuler et partager les données dans toute l'entreprise de manière reproductible.  La stratégie de données consiste à planifier comment améliorer toutes les manières do
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Comment les mégadonnées rendent les campagnes de marketing numérique plus efficaces

Dans son billet de blogue  How Big Data Makes Digital Marketing Campaigns More Efficient , Evan Morris fournit une explication de comment les mégadonnées peuvent rendre les campagnes de marketing numérique plus efficaces. D'abord, il fournit une explication succincte de ce qu'est les mégadonnées: ce sont des données volumineuses en provenance d'une variété de sources qui arrivent avec une vélocité élevée, et dont l' exactitude doit être assurée. Ci-dessous je présente un résumé des points que je considère les plus importants. La connaissance approfondie des consommateurs L'interprétation des données est devenue un élément crucial de l'exécution des stratégies marketing à l'ère numérique d'aujourd'hui. Les mégadonnées aident à obtenir des informations sur les clients en temps réel. Par conséquent, les spécialistes du marketing peuvent comprendre les goûts et les préférences de leur public cible en temps réel.  Par exemple, lorsque les entreprises
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À propos de l'apprentissage profond en tant que sous-ensemble de l'apprentissage automatique et de l'IA

Dans son billet de blogue  About Deep learning as subset of machine learning and AI , Ryan Potter considères que l'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage machine et de l'intelligence artificielle. Il dresse le portrait de 10 différents méthodes de l'apprentissage profond couramment utilisées.  En voici un résumé: 1. Réseaux de neurones convolutifs : les réseaux de neurones convolutifs sont des réseaux de neurones multicouches principalement utilisés pour le traitement d'images et la détection d'objets. 2. Réseaux longs de mémoire à court terme :  des dépendances à long terme peuvent être apprises et mémorisées grâce à ce type de réseau, lequel est une sorte de réseau neuronal récurrent. La reconnaissance vocale, la création musicale et le développement pharmaceutique sont tous des utilisations courantes ce type de réseau. 3. Réseaux de neurones récurrents : le sous-titrage d'images, l'analyse de séries chronologiques, le traiteme
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Comment l'IA transforme le marketing pour de meilleures conversions

Dans son billet de blogue  How AI Is Transforming Marketing for Better Conversions , Marvin Rey Espino présente quelques façons dont l'intelligence artificielle (IA) est utilisée dans le domaine du marketing pour générer de meilleures conversions. Ci-dessous je parle des deux façons dont l'IA est utilisée pour générer des conversions, lesquelles je considère les plus importantes. Engager des clients Marvin explique que les commerces peuvent profiter des données que les réseaux sociaux comme Instagram, Facebook, Twitter et Tiktok ont sur leurs utilisateurs et l'IA qu'ils utilisent pour générer du contenu ciblé pour les clients de ces commerces.  Le but de ce contenu est de générer de l'engagement de la part des utilisateurs.   Dans ce contexte, une conversion peut être simplement le fait d'aimer le contenu, d'y laisser un commentaire, ou de partager le contenu.   Proposer des offres ciblées Marvin explique également  que ces réseaux sociaux utilisent les donn
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Principales tendances de l'intelligence artificielle pour 2021

Dans son billet de blogue  Top Artificial Intelligence Trends for 2021 , Mike Alreend présent ce qui, à son avis, sont les principales tendances de l'intelligence artificielle (IA) pour 2021. Voici un résumé des tendances que je considère les plus importantes. Intelligence artificielle et le domaine des technologies de l'information (TI) L'intelligence artificielle est en train d'être adoptée de plus en plus dans le domaine des technologies de l'information.  Par exemple, les solutions d'IA capables d'identifier par elles-mêmes les problèmes informatiques typiques et de corriger automatiquement les défauts ou difficultés mineurs devraient gagner en popularité dans les années à venir. Cela permettra de réduire les temps d'arrêt et permettra aux équipes informatiques de se concentrer sur des projets très complexes. Aussi, des solutions appelées IAOps permettront aux équipes des opérations des technologies de l'information d'améliorer les processus
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