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什么样的数据团队才是顶级的？该何时、怎么样建设自己的数据团队？
数据科学随着社会的发展变得越来越受关注，数据新人培养成为越来越多企业面对的问题。
几乎所有被调查的大公司都认同“大数据和AI类的项目会为公司创造价值”的说法，但同时也为管理带来了一定挑战。
现代企业都期望大数据能为企业服务，本文告诉你搭建数据科学团队所需的人才。
建立数据仓库，确立业务目标，培养实施队伍,才能保证数据挖掘得到最大的投资回报。
一些趋势：人工智能更加进步、数据科学民主化、生产自动化等等。
企业IT部门不再仅仅是维护企业本身的业务运作以及数据处理，更多是接入整个生态系统进行业务交互。
尽管各种各样的关键词不断出现在国内国外有关商业、技术趋势预测的文章中，“大数据”却无一例外地受到关注。
从完全没有数据管理意识到能够通过数据管理预知问题，企业的数据管理演进之路也是一个文化变革之路。
数据科学工作成果不尽如人意的四个可能原因。如何克服这四大挑战决定了一家公司未来5到10年发展。
随着数据价值攀升，以数据为目标的跨境攻击越来越频繁。
配备各层级人才，确保数据驱动环境下的高效运营；培养企业文化，促成数据驱动式决策流程；建立组织架构，促进数据的共享使用。
一般的卡组织目的在于跑马圈地发卡，而美国运通的目的则在于深谋远虑地做局。他们会通过对会员消费轨迹的研究，尽量更早地“等候”在那些顶级富豪的必经之路上。
今天的市场研究，存在不少问题，其中的一个就是缺乏明确的定义。光靠客户忠诚度计划和客户在线注册等手段，无法给你带来真正的洞察力。费德表示：“对于市场调研，我有一个相当清晰的定义，那...
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