題記
本書贊譽
序言
前言
致謝
關于作者
第1章 攀登人工智能階梯1
11 人工智能的數據準備2
12 重點技術領域2
13 一步一個腳印地攀登階梯3
14 不斷適應以保持組織的相關性6
15 基于數據的推理在現代業(yè)務中至關重要8
16 朝著以人工智能為中心的組織邁進11
17 本章小結12
第2章 框架部分I：使用人工智能的注意事項14
21 數據驅動決策制定15
211 通過詢問來獲得洞見15
212 信任矩陣16
213 衡量標準和人類洞見的重要性18
22 使數據與數據科學民主化18
23 是的-先決條件：組織數據必須有先見之明20
24 促進變革之風：有組織的數據如何縮短反應時間23
25 質疑一切24
26 本章小結26
第3章 框架部分II：使用數據和人工智能的注意事項27
31 個性化每個用戶的數據體驗28
32 上下文的影響：選擇正確的數據顯示方式29
33 民族志研究：通過專業(yè)數據增進理解32
34 數據治理和數據質量33
341 分解數據的價值34
342 通過數據治理提供結構34
343 為訓練進行數據策管35
344 創(chuàng)造價值的其他注意事項35
35 本體論：封裝知識的手段36
36 人工智能成果的公平、信任和透明度38
37 可訪問的、準確的、經過策管的和經過組織的數據41
38 本章小結42
第4章 分析回顧：不只是個錘子44
41 曾經的情況：回顧企業(yè)數據倉庫44
42 傳統(tǒng)數據倉庫的缺點49
43 范式轉變52
44 現代分析環(huán)境：數據湖53
441 兩者對比55
442 本地數據56
443 差異屬性56
45 數據湖的要素58
46 新常態(tài)：大數據即普通數據60
461 從單一數據模型的剛性中解放出來60
462 流數據61
463 適合任務的工具61
464 易訪問性61
465 降低成本61
466 可擴展性62
467 人工智能的數據管理和數據治理62
47 Schema-On-Read與Schema-On-Write63
48 本章小結65
第5章 分析前瞻：不是所有事物都是釘子67
51 組織的需求67
511 暫存區(qū)域69
512 原始區(qū)域70
513 發(fā)現與探索區(qū)域71
514 對齊區(qū)域71
515 協(xié)調區(qū)域76
516 策管區(qū)域77
52 數據拓撲78
521 區(qū)域地圖80
522 數據管道81
523 數據地形81
53 擴展、添加、移動和刪除區(qū)域83
54 啟用區(qū)域84
541 攝入84
542 數據治理86
543 數據存儲和保留87
544 數據處理89
545 數據訪問90
546 管理和監(jiān)控91
547 元數據91
55 本章小結92
第6章 人工智能階梯的運營準則93
61 時光流逝94
62 創(chuàng)建98
621 穩(wěn)定性99
622 障礙99
623 復雜性99
63 執(zhí)行100
631 攝入101
632 可見性102
633 合規(guī)性102
64 運行102
641 質量103
642 依賴104
643 可復用性104
65 xOps三重奏：DevOps MLOps、DataOps和AIOps105
651 DevOps MLOps105
652 DataOps107
653 AIOps109
66 本章小結111
第7章 最大化運用數據：以價值為導向112
71 邁向價值鏈113
711 通過關聯(lián)鏈接116
712 啟用操作117
713 擴大行動手段118
72 策管119
73 數據治理121
74 集成數據管理123
741 載入125
742 組織125
743 編目126
744 元數據127
745 準備128
746 預配129
747 多租戶129
75 本章小結132
第8章 通過統(tǒng)計分析評估數據并啟用有意義的訪問133
81 派生價值：將數據當作資產進行管理133
82 數據可訪問性：并非所有用戶都是平等的139
83 向數據提供自助服務140
84 訪問：添加控件的重要性141
85 為了數據治理-使用自底向上的方法對數據集進行排序142
86 各行業(yè)如何使用數據和人工智能143
87 受益于統(tǒng)計數字144
88 本章小結151
第9章 長期構建152
91 改變習慣的需要：避免硬編碼152
911 過載153
912 鎖定154
913 所有權和分解156
914 避免變化的設計156
92 通過人工智能擴展數據的價值157
93 混合持久化159
94 受益于數據素養(yǎng)163
941 理解主題165
942 技能集165
943 全部都是元數據167
944 正確的數據-在正確的上下文
中-使用正確的接口168
95 本章小結170
第10章 終章：人工智能的信息架構171
101 人工智能開發(fā)工作172
102 基本要素：基于云的計算、數據和分析175
1021 交集：計算容量和存儲容量180
1022 分析強度181
1023 跨要素的互操作性183
1024 數據管道飛行路徑：飛行前、飛行中、飛行后186
1025 數據水坑、數據池和數據
鄂公網安備 42010302001612號 