El concepto de riesgo es más complejo de lo que se suele pensar. Cuando Mark Zuckerberg dijo que “el mayor riesgo es no correr ningún riesgo”, se refería a la vieja dinámica riesgo versus innovación. La innovación sin duda requiere cierto nivel de riesgo, pero ¿es posible que minimizar el riesgo pueda en realidad conducir a un mayor riesgo?
Las decisiones #DataDriven son las que se toman a partir del análisis de datos almacenados, que se potencian en precisión cuando parten del uso de #BigData.
Para que la IA produzca resultados significativos, debe estar alimentada por datos precisos y actualizados. Pero eso no siempre es una tarea sencilla, especialmente porque los volúmenes de datos continúan creciendo a un ritmo exponencial. En esta guía, le mostraremos cómo darle sentido a sus datos, qué hacer con ellos y formas prácticas de aprovecharlos con IA.
Hayes recomendó a la audiencia: “Lo que importa es quién está más cerca del problema y quién es el adecuado según la experiencia para resolverlo”.
Python puede ser la segunda opción para R, pero su popularidad y facilidad de uso lo posicionan para dominar la ciencia de datos.
Facebook descontinuó su herramienta Facebook Analytics a fines del 30 de junio de 2021. La herramienta gratuita estuvo disponible desde 2018 y era una parte importante de las cajas de herramientas de muchos especialistas en marketing.
Dependiendo de su arquitectura de nube, definir y administrar la seguridad y las operaciones en la nube variará de lo simple a lo complejo.
Con demasiada frecuencia, las empresas completan un gran proyecto de recopilación de datos y, cuando no sucede nada, se preguntan por qué tanto alboroto.
“El almacén de datos no aporta valor, solo costo; ¿verdadero o falso?”
Para mejorar la gestión de la salud de la población, los proveedores deben usar big data para comprender cómo satisfacer mejor las necesidades de la comunidad.