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强大的组合：现代数据仓库和机器学习 撰写
机器学习 等人工智能 技术已经改变了我们处理数据的方式。然而，采用 并不简单。大多数公司只将 用于极小部分数据，因为扩展 具有挑战性。通常，企业无法利用 的力量 预测分析 因为他们没有完全成熟的数据策略。

为了扩大 和 的规模，公司必须拥有强大的信息架构，以执行全公司的数据和预测分析策略。例如，这要求企业将数据应用的重点放在降低成本和运营之外。全面拥抱 将要求企业 巴林 手机号码数据 做出判断，并面临挑战，即组建现代信息架构，为公司数据做好预测分析的准备。


现代数据仓库是 采用的催化剂，可以加速公司的数据成熟之旅。它是统一数据和 平台的重要组成部分：它收集和分析数据，为 生命周期的后期阶段做好准备。利用现代数据仓库将推动您的业务超越传统 数据管理问题并利用人工智能创新实现您的业务数字化转型。

本地或传统数据仓库不足以满足竞争性业务的需求。当今的市场要求组织依靠大量数据来为客户提供最佳服务、优化业务运营并提高利润。本地数据仓库并非为处理如此数量、速度和种类的数据和分析而设计的。

如果您想在当前环境中保持竞争力，您的企业必须拥有一个基于云的现代数据仓库。现代数据仓库可自动执行数据提取和分析，从而形成连接数据、洞察和分析的闭环。它可以运行复杂的查询并与 技术共享，支持无缝 和更好的预测分析。因此，组织可以做出更明智的决策，因为现代数据仓库可以捕获并理解组织数据，从而为整个公司提供可行的洞察。