湯瑪斯.戴文波特
Thomas H. Davenport
貝伯森學院(Babson College)資訊科技與管理校聘傑出教授、麻省理工學院數位經濟計畫(MIT Initiative on the Digital Economy)訪問學者、德勤(Deloitte)AI 業務資深顧問。他與人合著《全力投入AI》( All-in on AI: How Smart Companies Win Big with Artificial Intelligence, HBR Press, 2023)。
資料分析十年來的改變與不變
我在修訂以資料與策略為主題的著作時學到的事。
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2017/07/14
架構你的資料策略
資料策略的關鍵,在於攻守平衡。本文提出一個架構,用以釐清資料的首要目的是「攻勢」或「守勢」。資料守勢重視的是安全。資料攻勢的焦點,放在提升業務目標。經理人可藉此設計資料管理活動,以支援公司的整體策略。
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2017/04/28
華爾街的工作無法避免自動化趨勢
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2017/01/04
人工智慧搖錢樹?
我最近擔任顧問的客戶是一家出版公司,正嘗試以各種方式把內容數位化及脈絡化。我知道,該公司某些競爭者已和IBM的華生研究中心(Watson)簽約,便問了他們幾位高層,為什麼不和華生研究中心簽約?該公司表示:「我們覺得人工智慧軟體正迅速大眾商品化,應能用低得多的成本,自己組合出需要的功能。」
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2017/01/01
人工智慧公司真能賺到錢嗎?
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2016/07/28
微軟能讓LinkedIn值得260億美元的7種辦法
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2016/06/24
五大原則,了解數據分析
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2015/11/04
超越自動化的人才
要在智慧機器時代的職場上勝出,是有策略的:只要改變觀點,不以「電腦取代由高等教育人才擔任的工作」的角度,而認為機器是為了強化工作,人們便可望獲得更多機會,成就也會大不相同。本文據此提出與機器共舞的五個步驟。
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2015/06/01
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