数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数据挖掘是如何产生洞察力的?这个定律接近了数据挖掘的核心：为什么数据挖掘必须是一个业务过程而不是一个技术过程。业务问题是由人而非算法解决的。数据挖掘者和业务专家从问题中找到解决方案，即从问题的定义域上达到业务目标需要的模式。
数据挖掘完全或部分有助于这个认知过程。数据挖掘算法揭示的模式通常不是人类以正常的方式所能认识到的。综合这些算法和人类正常的感知的数据挖掘过程在本质上是敏捷的。在数据挖掘过程中，问题解决者解释数据挖掘算法产生的结果，并统一到业务理解上，因此这是一个业务过程。
这类似于“智能放大器”的概念，在早期的人工智能的领域，AI的第一个实际成果不是智能机器，而是被称为“智能放大器”的工具，它能够协助人类使用者提高获取有效信息的能力。数据挖掘提供一个类似的“智能放大器”，帮助业务专家解决他们不能单独完成的业务问题。
总之，数据挖掘算法提供一种超越人类以正常方式探索模式的能力，数据挖掘过程允许数据挖掘者和业务专家将这种能力融合在他们的各自的问题的中和业务过程中。
数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数字化转型网数据专题包含：
1、数据相关外脑支持：100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料
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3、国际认证培训：目前已引进DAMA国际认证CDMP，其他国内外认证也在逐步引进中
4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
