湯瑪斯.戴文波特
Thomas H. Davenport
巴布森學院(Babson College)資訊科技與管理學校長特聘教授、麻省理工學院(MIT)數位商業中心研究員、國際數據分析學會(International Institute for Analytics)共同創辦人,並擔任德勤分析部門(Deloitte Analytics)的資深顧問,著有新書《大數據@工作力》(Big Data at Work)及暢銷書《魔鬼都在數據裡》(Competing on Analytics)。
超越自動化的人才
要在智慧機器時代的職場上勝出,是有策略的:只要改變觀點,不以「電腦取代由高等教育人才擔任的工作」的角度,而認為機器是為了強化工作,人們便可望獲得更多機會,成就也會大不相同。本文據此提出與機器共舞的五個步驟。
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「預測分析術」入門指南
沒有人能夠掌握和分析來自於未來的資料。不過,有一種方法可以使用過去的資料來預測未來。這種方法稱為「預測分析術」(predictive analytics),而每一天都有組織在運用這種方法。
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2014/09/23
大數據專案成功的秘訣
我跟許多高階主管談話時,常會聽到有關大數據(big data,或譯「巨量資料」)專案的錯誤觀念,也對這類專案的成功因素有不少誤解。
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2014/04/17
巨量資料分析3.0版
分析學的運用,目前正進入第三個時代。 這個時代的特色是,資料蒐集與分析不僅用在 企業營運上,也用於服務與產品。總之,在新時代,巨量資料將推動消費者產品與服務的發展。
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打造專家級決策
你不必是精通巨量資料分析的專家,但必須懂得如何找到能為公司所用的專家,更重要的是,要知道如何聰明運用他的專業,為公司做出資料導向的有效決策。若要避免成為巨量資料的門外漢,請參考本文解說的實用入門知識。
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