如果您是零售商，那么您对产品的了解程度以及对客户的了解程度如何？根据您的购买记录，您可能会知道哪些产品，因为您保留了这些交易的记录，但是您知道哪些产品浏览量和少吗？您知道什么推动了某些产品的流量，哪些类型的客户对这些产品感兴趣？您是否能够向客户提供智能且有意义的产品推荐并增加潜在的销售收入？对于在线零售商而言 ，获得对此类信息的洞察力变得 越来越有价值，从而在竞争中获得了不可估量的优势。

数据准备是一种互动体验。由于数据是通过类似于电子表格的用户界面公开给数据工作人员的，因此他们可以轻松快速地找到所需的操作来固定其质量，并根据其上下文来丰富和调整其形状。

议程的首要任务是什么？是数据湖的一部分吗？您是否正在寻找正确的方法？然后，我们也许可以为您提供一些思考，数据湖是需要管理和利用新数据形式以推动其数字化转型的公司的重要基石。数据湖使员工可以更快地处理更多数据，从而获得业务成果，到目前为止，许多IT团队仍在尝试找出如何从初的数据湖投资中获得回报。

如果您已经看过有关分析实时流式IoT（物联网）数据的演示，您可能想知道我们如何训练分类模型以预测用户活动。让我们首先讨论演示的背景，如何对数据进行分类，选择合适的模型。

当开发人员在2003年左右开始研究REST API作为SOAP服务的一种较轻的替代方法时，不仅废弃了大量的规范，而且认为相关的工具也没有必要。REST和纯HTTP如此简单，并且本质上具有互操作性，为什么您需要合同，代码生成器和其他类型的工具？

我们解决了工业4.0中物联网的一般挑战。在第二部分中，我们将概述工业4.0概念的关键方面，并探讨其与数据管理复杂方面的联系，工业4.0是德国领先的行业协会大力推广的概念。通过将信息和通信技术与自动化技术紧密联系，该标签代表了工业价值链的完整数字化和集成。该概念基于基于服务的体系结构，包括公认的标准和协议（ISO，IEC等），终工业4.0将提供在数字价值网络中实施智能工厂所需的一切。