现代组织拥有越来越多的“公民数据分析师”。这些人在企业中担任各种职务，从高管和业务角色到数据、业务、运营、营销和销售分析师角色。他们从事各种职能，努力提高对组织产品或服务的洞察力，更好地了解客户需求，识别竞争威胁和市场机会，优化资源或提高其他流程效率。但他们都有一个共同点，那就是需要将数据作为其业务工作流程和决策流程的核心部分。
为了有效地完成工作，这些分析师需要合适 巴哈马电话号码数据 的运营环境。了解业务至关重要。这通常意味着他们被嵌入特定的业务部门，而不是组织成集中式团队。这让他们对每个部门面临的挑战有了更深入的了解，并在解决这些挑战时“参与其中”。
除了详细了解业务挑战外，他们还需要得到正确的信息和工具的支持。虽然大多数分析师都非常擅长数字，并且至少精通基本的统计分析形式，但他们大多既不是技术专家也不是数据科学家。与编写代码相比，他们通常更喜欢使用电子表格和可视化工具等用户友好的数据分析应用程序。在过去的几十年里，这些相对简单的应用程序在很大程度上为他们提供了良好的服务。
然而，虽然电子表格和 双 尽管工具继续发挥着重要作用，但分析师越来越多地遇到只有通过新一代分析工具才能解决的限制。
推动 AI/ML 需求的因素有哪些？
“大数据”一词可能不再被炒作，但这并不是因为数据增长放缓。相反，持续的数据雪崩已经成为新常态。随着数据来源越来越多、速度越来越快、数量越来越多，组织需要扩展其收集、处理和分析这些数据的能力。