对于电子商务领域的人们来说，创造愉悦的客户体验并同时鼓励有效的购买是他们的终目标，正确执行此数字二重奏会创建一个积极的反馈循环：我们知道，当客户享受他们的拜访并轻松找到他们想要的东西时，他们更有可能转换为购买并在将来重复体验。 在用户满意度和收入增长之间的微妙而又的平衡中，存在数百个变量。 一些内容，例如页面上元素的位置或图像，语言和字体的样式，均在Web设计人员的控制之内。其他变量，例如消费者的喜好或季节性，不断变化，难以确定。 在瞬息万变的电子商务世界中今天理想的客户体验明天可能不会那么理想 幸运的是零售商现在可以利用AI的强大功能和来自在线客户行�

数字化转型时代，数据是由长期设备性能驱动的建筑物管理员或所有者所需要的一切，建筑数据是您业务运营的动力，使您能够做出明智的决定，以帮助您实现目标-无论是增强设备输出，提高效率还是使乘员舒适。 通过AI和机器学习的创新，可以挖掘更多的数据，这意味着可以更快地做出这些决策 现在我们可以获得比以往更多的数据，但是尽管信息的繁荣是取得积极进展的一个例子，但它却使数据安全性和可靠性比以往任何时候都更加重要。取决于这些数据，您如何确保它是可信赖的？您如何保证所做的决定基于可靠和安全的信息？   确保您的数据可以信任并正确地用于决�

说到数据这是多年来组织一直在寻求的知识，并将其转化为可行的见解，大多数组织表示，他们使用数据来推动决策。但是，真正由数据驱动意味着什么？ 作为跨行业工作的人来帮助公司使用技术来解决问题和实施更好的数据实践时，我注意到一个共同的主题：企业对自己的数据使用情况充满信心，但内部却在内部进行管理。随着您升级到公司层次结构，对数据功能的信心也会减弱。   根据研究有60％的企业对其数据驱动的见解缺乏信心 为了增强这种信心，公司首先需要解决阻碍更有意义的数据参与的障碍，尽管�

机器学习可能不会很快取代PR的艺术，但是机器学习可以在无数领域中完善和支持对PR至关重要的直觉和创造力。 由于几乎所有行业都在争分夺秒地成为数据驱动型企业 因此其中有一些明显滞后。其中包括公共关系，这是一门固有的难以量化的学科，虽然可以轻松汇总渠道发行量/受众数量来获得积极的媒体报道，或者汇总社会份额来获取公司内容，但是衡量其影响力的能力更不用说预测结果仍然难以捉摸，一方面很难通过标准的归因模型来确定媒体报道的影响，因为通常在阅读文章

由于AI不仅需要大量数据来训练算法，而且还需要巨大的计算能力和存储来处理这些应用程序时处理更大的工作负载，因此IT受够了强迫性，昂贵且效率低下的基础架构，因此，他们正在转向开放式基础架构以实现这种采用，终转变了其数据中心。 从面部识别到自动驾驶汽车人工智能的现实生活用例呈指数增长 伴随着无限的可能性和充满希望的未来，人们对该技术产生了浓厚的兴趣，推动公司构建以AI为中心的新应用程序。但是运行AI支持的应用程序急需的计算能力引出了一个问题：这些公司日复一日依赖的网络基础设施将会发生什么？随着公司希望采用创新技术来推动新的商机，它们面临着主要的障碍，因为其原

数据是新的黄金。对于当今的企业来说，它已经变得至关重要，现在各种规模的企业都必须重新考虑其数据和计算策略，以满足需求。随着人工智能（AI），机器学习（ML）和物联网（IoT）在我们的日常生活中越来越牢固，它们推动了计算工作负载部署方式的改变。 一旦将5G和移动设备的使用率考虑在内，就很容易理解为什么有这么多组织将计算转移到业务的地理边缘，以便他们可以尽可能地接近终用户和设备进行部署。   我们今天继续使用的旧版基础结构并非旨在处理我们希望在不久的将来流经它们的大量数据 此外还要考虑组织创造更好的客户体验产品并保护其各自品牌声誉的愿望。显然，“数据雪崩”的威胁和机遇是�