我们的数据收集服务不仅仅是收集信息。我们为客户提供全面的帮助，帮助他们构建强大的数据仓库，作为满足其所有数据需求的中心枢纽。借助我们的专业知识和指导，您可以释放数据的全部潜力，并在当今数据驱动的世界中获得竞争优势。
我们的专业团队与您密切合作，将您的不同数据源无缝连接、迁移和同步到统一的结构化数据仓库中。告别分散的数据，迎接一个可以推动您的决策过程的整合存储库。
机器学习 (ML) 和商业智能 (BI) 技术集成到您的数据仓库中。利用 ML 算法和 BI 工具，预测趋势并获得可操作的情报，从而做出更明智的决策。
使用我们先进的 RPA 技术自动收集数据。消除手动任务、提高准确性、加速数据处理并轻松处理复杂的数据源。通过将 RPA 集成到我们的服务中，简化您的数据收集流程并更快地获得有价值的见解。
告别手动且耗时的数据收集流程我们的服务可自动从各种来源收集数据，为您节省宝贵的时间和资源，并确保数据准确性。
无缝连接、迁移和同步不同来源的数据 我们的服务使您能够集成来自数据库（API、CRM 系统等）的数据，为您提供统一的视图以进行更深入的分析。
通过高级分析和报告功能释放数据的全部潜力，我们的服务支持机器学习 (ML) 算法和商业智能 (BI) 工具，帮助您获得有意义的见解并发现有价值的模式。
相信您的数据处于安全的手中。我们的服务优先考虑数据安全，遵循行业领先的协议来保护您的信息并确保遵守隐私法规。您的数据机密性和完整性是重中之重。
Data collection refers to the process of gathering, organizing, and analyzing data to gain insights and make informed decisions. It is crucial for businesses as it enables them to understand customer behavior, identify market trends, optimize operations, and drive strategic growth.
我们的数据收集服务采用综合方法。 我们与您合作确定您的数据需求，连接和集成各种数据源，通过自动化方法收集数据，并将其存储在集中式数据仓库中。 我们还提供数据分析和报告工具，使您能够提取有价值的见解。
绝对地。 我们优先考虑数据安全并采用行业标准措施来确保您数据的机密性、完整性和可用性。 我们的系统采用强大的安全协议构建，并遵守隐私法规。 您可以相信您的数据会得到极其谨慎的处理和安全存储。
是的，我们提供将数据从您现有系统迁移到我们的数据仓库的帮助。 我们的团队将与您密切合作，确保平稳、无缝的过渡，最大限度地减少对您业务运营的干扰。
Yes, we provide support for integrating Machine Learning (ML) algorithms and Business Intelligence (BI) tools into your data warehouse. This enables you to perform advanced analytics, extract valuable insights, and make data-driven decisions.
” AI Sensors Fusion Technique in Train Bogie Maintenance” jointly developed by Datacube and MTR Corporation, made a splash at the 48th Geneva International Exhibition of Inventions, securing the prestigious Gold Award. This project utilizes artificial intelligence technology to develop a sophisticated algorithm capable of collecting real-time vibration frequency data from train bogies. It…
天气与生死攸关。 天气科学和预测天气变化，不仅帮助我们了解环境及其不断变化的性质，例如全球暖化，而且还可积极推动各方采取策略，改善灾难应变准备、减轻经济和人命损失（*1）并增强公民的整体福祉。
Congratulations to Datacube as an award winner in Data Innovative Application Competition, launched and conferred by Guangzhou provincial government in the year of 2022! The officials of Baiyun district generously shared up to 1200 sets of government’s data to the public. The contestants could freely apply those data sets to generate insightful solutions, pinpointing…
特征工程是数据科学和机器学习中的重要术语。 数据科学家把 80% 的时间用于处理特征工程任务，余下20% 的时间用于训练机器学习 (ML) (*3)。 详细来说，过程中，选择、转换、提取、组合和操作原始数据，是产生分析或预测建模所需变量的关键过程 (*2)。
Most of today’s factory production lines have experienced a transition from manual-intensive mode to semi-automation to full automation. However, there are also many manufacturers who have gradually completed digital transformation (Digital transformation) and even begun to promote intelligent production models (Intelligent / Smart manufacturing). Regardless of digital or intelligent production, what elements do factories…
数据普遍被视为是公司的命脉。它为管理者制订策略前提供信息，推动公司决策，并支撑业务运作。为了充分利用数据的巨大潜力，公司需要建立强大的数据架构。效能卓越的数据架构具有高度可靠性，安全性，且管理者容易存取数据。这样，管理者便可确保数据可被充份保存和管理。本文我们将探讨如何设计有效益的数据架构、其中关键组件和最佳的实施方案。
在当今的数字化时代，如何管理、存储和访问每日产生的大量数据成为了首要任务。这一责任归属于数据架构的专业领域。本文将探讨数据架构从传统到现代的发展轨迹。
在数字化时代，企业正日益依赖数据来推进业务，但随之而来的是数据管理的复杂性和成本的上升。Gartner的报告进一步证实了这一观点，指出由于数据完整性问题，企业每年可能损失高达1290万美元。这些统计数据突显了数据专家不仅要解决数据问题，更要关注如何从数据中创造价值。随着年底的临近，数据团队应抓住机会，优化其策略，特别是在数据迁移中加强自动化测试的应用。
在一个数据被视为新石油的时代，业务的未来与人工智能（AI）和机器学习（ML）的进步密切相关。更加IDC的数据，高大83%的首席执行官希望将他们的公司转变为以数据为中心的组织。此外，87%的C级高管认为，转变为智能企业是他们的首要任务。
数据经常被誉为是现代的“黄金”。每家公司都在努力获取更多的数据，特别是当涉及到训练AI模型时。根据AI的具体任务，所需要的数据量各不相同。某些AI模型依赖于庞大的数据集，而有些只需要少量数据即可运行，这使得很多人在选择合适的方法时感到迷茫。
