数据管理关键字列表
人工智能(AI)技术以不可阻挡之势席卷全球，随着“人工智能+”概念被提上日程，AI作为一种基础性技术力量，开始了与多行业、多领域的深度融合，千行百业的数字化及智能化发展也正朝着更加清晰的方向前进。AI部署与应用已然成为企业战略布局中的关键一环，助力企业实现降本增效、挖掘潜在商业价值、驱动业务
要成功实现数字化转型，公司需要采取数据优先的策略，本文介绍了数据优先策略的内涵及其关键之处。
GenAI、数据治理、可见性和向数据仓库的转变，这些顶级数据管理趋势是2024年数据价值最大化的主要因素。
许多CIO在急于部署AI时，忽略了至关重要的数据管理步骤。
随着GenAI在企业中的应用进入关键阶段，Deloitte的调查显示，67%的企业正在增加对GenAI的投资，然而，随着技术的成熟，企业面临着数据管理、风险控制和有效衡量GenAI影响的挑战。
Veritas推出MSP定制计划加速合作伙伴成功，促进双方共同发展
Veritas推出MSP定制计划加速合作伙伴成功，促进双方共同发展。
没有可靠的数据管理战略的企业将面临灾难，不幸的是，这是大多数企业的情况。为了避免不利的情况，CIO必须认真对待数据管理。
AI的快速增长将重塑数据管理的关键方面。本文的预测集中在优化AI和云技术的数据管理组件上，随着GenAI开启最终用户生产力和技术熟练的新纪元，其具有长期的影响。
AI的“奇点”时刻，或将加速企业数据管理的“蝶变”。
Veritas宣布成立南京分公司，深化赋能中国企业数据管理。
Veritas简化2024财年渠道计划，通过安全的云数据管理解决方案助力合作伙伴推动增长。
破解海量数据管理难题 OceanBase原生分布式数据库夯实“数智底座”
破解海量数据管理难题 OceanBase原生分布式数据库夯实“数智底座”。
数据是企业实现不同业务目标的基础，但如果没有有效的数据管理，企业就会冒着使用不可靠的数据建立运营和投资组合的风险。
如今，很多企业都加入了与数字化转型之旅，将过时的流程实现数字化和自动化。为了实现这一目标，他们越来越多地投资于数据分析和商业智能工具，以分析广泛的数据集，并做出正确的业务决策。
可靠的数据管理策略可以为任何寻求数据利用价值的企业带来回报。尽管如此，数据驱动决策的道路仍然充满挑战和难题。
本文介绍了可能在企业中使用的不同类型的数据管理系统的一些示例，以及实施数据管理系统时要考虑的关键特性。
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