现代数据仓库如何与机器学习协同工作？
现代数据仓库在不同层面运作，以收集、组织和分析用于人工智能和机器学习的数据。这些是现代数据仓库的主要特征：
数据存储在仓库中，以优化特定业务数据的性能和集成。
数据虚拟化
未存储在数据仓库中的数据在源 巴林 手机号码数据 头进行访问和分析，从而降低了数据分析的复杂性、错误风险、成本和时间。
混合工作负载
这是现代数据仓库的一个关键特性：混合工作负载支持实时仓储。现代数据仓库可以同时且连续地提取数据并运行分析工作负载。
混合云部署
企业选择混合云基础设施，在私有云和公共云之间无缝移动工作负载，以实现最佳合规性、安全性、性能和成本。
现代数据仓库可以收集和处理数据，使数据可轻松与其他预测分析和 工具共享。此外，这些现代数据仓库提供内置的 集成，使构建、训练和部署 模型变得无缝。
在我的现代数据仓库中使用机器学习有哪些好处？
现代数据仓库采用机器学习来快速调整和适应新模式。这使数据科学家和分析师能够获得可付诸行动的见解和实时信息，从而做出数据驱动的决策并改善整个公司的业务模式。