蓝筹公司普遍面临的十二个数据问题
孤立的数据
一个组或业务部门拥有的数据，其他组未共享
数据质量差
数据完整性或准确性问题
数据洪水
数据过多，尤其是非结构化数据，导致数据池和数据湖
资料复制
过多的数据副本会降低存储容量
缺乏数据专业知识
拥有无法实施数据工程，预测分析，机器学习或大数据解决方案的团队
数据链接不正确
缺乏将不同数据集连接在一起以执行语义查询的能力，或者数据链接不正确，因此对决策的有效性较低
数据输入错误
在入口处引起的错误； 可能是转录或转座错误
缺乏数据透明度
无论数据的位置或应用程序源如何，都无法轻松访问和使用数据
跨团队错位
当您的团队对数据有不同的过程，目标和标准时
缺乏数据一致性
整个数据集中变量的度量缺乏一致性
缺乏可视化
无法讲出数据驱动的故事或无法从数据中收集快速见解
隐私问题
当存储的数据不安全或不符合隐私法律和法规时
当您混合使用正确的组件来解决核心数据问题时，有什么可能？
这就是我们的数据科学周期表发挥作用的地方……
数据工程
我们的数据实践侧重于准备数据，因此可用于数据分析，数据可视化或数据科学
数据架构
关于如何在数据系统和组织中收集，整理，集成和使用数据的经验指导
ETL流程
提取，转换数据并将数据从一个数据库加载到另一个数据库（通常是数据仓库）
数据可视化
图表，图形，地图和仪表板，提供了一种可访问的方式来查看和理解数据中的趋势，异常值和模式
机器学习
通过“学习”自动改进的计算机算法
大数据运用
结构化和非结构化的海量数据
人工智能
设计用于决策的算法，通常使用实时数据
预测分析
分析当前和历史事实以对未来或未知事件做出预测
深度学习
基于带有表示学习的人工神经网络的机器学习的一个方面
自然语言处理
语言学，计算机科学和人工智能的结合，涉及如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据
数据仓库
来自一个或多个不同来源的集成数据的中央存储库
数据管道
整合来自多个来源的数据，并将其用于分析和可视化
数据库管理
存储，检索，定义和管理数据库中的数据
技术项目管理
数据项目的专家计划，项目组合和项目领导
PowerBI
Microsoft数据可视化和仪表板工具
画面
业界领先的数据可视化工具
Smartsheet
使用Smartsheet进行技术项目管理
Excel
强大的Microsoft电子表格工具
Hadoop的
强大的大数据编程框架
蟒蛇
我们首选的数据科学项目编程语言
结构化查询语言
编程语言来操纵数据库中的数据
不要自己处理大量的数据。 Aptude可以提供帮助。
随着 Apude 领导您的下一个数据项目，您将能够……
•避免错误。 我们将帮助您避免陷入专家团队之前已经看到（并解决）的常见，易于避免的失误
•解决 右 问题。 让专家对您的情况，数据问题的根本原因以及潜在的解决方案有所了解
•探索一系列数据驱动的解决方案。 而不是您认为需要的解决方案； 我们会根据您多年的可靠域名经验为您提供所需的信息，以便我们继续前进
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•从第一天开始获得领导。 我们的团队成员（尤其是我们的团队负责人）每个人都有多年的领域经验。 这意味着我们不仅是行动者，而且是领导者。
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我们将跟进相互的NDA，然后开始讨论您的要求，目标和需求。 最后，我们将共同设计适合您需求和预算的专家人员配置或咨询解决方案。 准备就绪后，我们将继续前进。
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