我在分析领域工作了13年，我坚信这是数据爱好者最激动人心的时刻。我们在很短的时间内从一个数据匮乏的世界成长为一个数据丰富的世界。数据是新时代的石油，因此高效的数据处理比以往任何时候都更加重要。在这个极具竞争力的商业世界中，淘客qq群，积极地面对挑战对任何组织的成功都是至关重要的。在过去，分析部门通过提供报告/仪表盘帮助组织从错误中吸取教训，但在新时代，没有任何组织有机会从错误中吸取教训。只有帮助组织自动化主动预防或规避迫在眉睫的业务挑战的流程，Anlaytics部门的存在才是合理的。同时，大数据中心，他们必须帮助企业制定新的战略以保持竞争力。这些可以通过两个步骤来实现：

让我们看看SAP Analytics Cloud在这种情况下是如何有用的。我刚刚提到了它吸引我的一些关键特性，这只是表面现象。

SAP Analytics Cloud是独一无二的，因为它可以处理简单和非常复杂的业务需求。例如，它可以处理一些简单的需求，例如从多个数据源收集数据、清理数据、检测数据中的异常值以及准备常规的商业智能报告。同时，自助建站系统哪个好，该工具具有足够的通用性，可以管理规划、预测、数字会议室、价值驱动树、回归算法和R集成等复杂需求。这些特性使SAP Analytics Cloud成为报告顾问和数据科学家最宝贵的工具。此外，它的引擎盖下有一个智能引擎，大数据分享，可以实现智能预测、智能洞察和搜索到洞察功能。这个智能引擎通过包含不同的机器学习和人工智能算法（能够处理各自的需求）并入SAP Analytics Cloud。

最重要的是，SAP Analytics Cloud的发展非常迅速，并关注其发展速度，几乎可以肯定的是，它将成为未来打包数据科学解决方案的首选工具。它与程序设计语言R的紧密结合是面向未来的发展方向。R集成有助于丰富故事的可视化，还可以实现有监督和无监督的机器学习算法。用R语言编写的强大软件包有助于实现回归、分类、聚类和关联，而无需了解每个算法背后的复杂数学。这有助于分析顾问在没有正式统计学位的情况下，在给定的数据集中发现模式、趋势和见解。

许多组织的分析或商业智能部门处于转型的风口浪尖，或者处于传统BI和人工智能的交叉点。SAP Analytics Cloud可以作为实现AI功能的第一步。它简单、强大且不断增长的ML/AI特性帮助BI部门为其组织生成基本的AI。毕竟，创建智能企业不是一场冲刺，而是一场马拉松。由于现代商业的活力，与去年有关的报告可能与今天无关。业务/市场每天都在变化，公司的战略也在变化。在这个高度关联的商业世界中，商业智能团队不能仅仅通过维护一些旧的报告来保持相关性，但他们必须与决策团队密切合作，淘客系统开发，以正确的智能支持他们。在这种情况下，SAP Analytics Cloud可以帮助BI团队快速响应业务团队，或者在决策过程中与他们一起工作。