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A má qualidade dos dados é citada como a principal razão pela qual as iniciativas não atingem o valor esperado – até 60% das iniciativas de negócios falham devido a problemas de qualidade de dados. A qualidade dos dados se torna uma questão ainda mais urgente à medida que as organizações avançam para a tomada de decisões habilitada para Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML). Se os dados usados para alimentar os modelos de IA/ML forem imprecisos, incompletos ou desatualizados, os modelos não fornecerão os resultados desejados.

aproveitar todo o poder da Automação de Processos Robóticos (RPA) da UiPath com integrações ativas do Tableau que permitem aos usuários conectar insights de dados com um robô de software que pode executar ações automaticamente e acionar processos de negócios

Em um futuro inundado por dados, aqueles profissionais que estiverem melhor preparados para navegar na cultura analítica serão os que conseguirão obter melhores resultados dessa inevitável transformação digital.

dados sintéticos são um conjunto de dados gerado artificialmente. Sua principal vantagem é treinar uma inteligência artificial.

tendências confirmadas no ano para big data, IA e análises, com mais empresas gerando resultados comerciais tangíveis

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