在Datacube，我们提供一套强大的数据工程和架构服务，为满足您独特的数据管理要求而量身定制。我们的专业团队经验丰富，擅长设计、构建和维护数据管道，为分析、机器学习和人工智能应用优化数据。
实时数据处理可提升您的整体绩效，提高效率，并实现及时、明智和准确的决策，从而为您带来竞争优势。
数据自动化可节省时间和资源，让您专注于更重要的任务，提高企业的整体效率。
先进的数据科学方法可帮助您从数据中提取有价值的见解，为您提供行业竞争优势，并帮助您做出卓越的数据驱动决策。
更深入地了解客户、市场和运营情况，从而指导决策、发现新机遇、优化运营、降低风险并增加收入。
通过设计数据摄取和数据收集流程，将数据集中到可访问的数据湖中，从而简化对宝贵数据的访问和分析。
我们的无缝数据迁移可确保在保持数据完整性的同时，最大限度地减少对业务运营的干扰，从而使您的业务能够在最少干扰的情况下继续运行。
我们设计并构建管道，高效地将数据从源系统传输到目标系统。
我们创建并管理数据仓库，以存储和组织大量数据，用于分析和报告。
我们在数据生成时对其进行实时处理，以便更快地洞察和决策。
我们在亚马逊网络服务（AWS）或微软 Azure 等云平台上构建和部署数据解决方案。
我们确保数据的管理和安全符合监管要求和最佳实践。
” 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。
