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带有SAP解决方案的绿色核心
绿色核心通过Capgemini提供可持续业务和运营的SAP解决方案▪建立在SAP S/4HANA上的解决方案集，用于汇总来自SAP交易的数据，计算可持续性，计算可持续性，并提供可行的洞察力，并提供跨端到端的过程，例如端到端的过程，例如来源付费和订单可持续性和订购可持续性，以评估电池范围•供应量，供应量，供应量，供应商，供应商，供应量，恢复型，供应量，可追溯，供应商，可追溯，供应量，恢复均可恢复，恢复效果，均可恢复，可持续性，均可恢复，恢复能力，均可恢复，均可恢复效果，出站运输，智能分配，库存优化，汽车零件回收可见性，可持续运输解决方案，Capgemini的汽车可重复使用的包装解决方案绿色核心通过Capgemini提供可持续业务和运营的SAP解决方案▪建立在SAP S/4HANA上的解决方案集，用于汇总来自SAP交易的数据，计算可持续性，计算可持续性，并提供可行的洞察力，并提供跨端到端的过程，例如端到端的过程，例如来源付费和订单可持续性和订购可持续性，以评估电池范围•供应量，供应量，供应量，供应商，供应商，供应量，恢复型，供应量，可追溯，供应商，可追溯，供应量，恢复均可恢复，恢复效果，均可恢复，可持续性，均可恢复，恢复能力，均可恢复，均可恢复效果，出站运输，智能分配，库存优化，汽车零件回收可见性，可持续运输解决方案，Capgemini的汽车可重复使用的包装解决方案
python机器学习用于储层石油工程
Python Web-Based Dashboarding Libraries: Streamlit Dash (Plotly) Panel (Anaconda) Production Analysis Dashboards Core & PVT Data Dashboards Case Studies and Examples Streamlit Library Designing Dynamic Python Applications with Streamlit Interactive Web Applications & Dashborads Streamlit Layout Features State Management and Dynamic Interactions with Streamlit Useful Tools for Efficient Coding Setting Up Your Development Environment: python编程基础知识动手实践的Anaconda分发介绍：使用Jupyter笔记本可视化和呈现数据见解的Python基础知识人工神经网络：定义，体系结构，类型，培训和验证。Python项目1：创建用于节点分析和垂直升力性能（VLP）计算机器学习项目2：钻井数据优化
将数据库转变为生成式人工智能机器
数据是现代企业的差异化因素，而 Snowflake、BigQuery、Synapse、RedShift 和 Databricks 等新时代数据库则提供高度复杂的按需数据处理。然而，将这些数据库中的数据转化为洞察需要使用大量数据建模、管道、仪表板等工具，这是一项复杂、手动且繁琐的工作，需要大量时间和专业知识。随着 ELT 架构越来越流行，情况变得更加糟糕，因为数据加载速度很快，而转换则留给数据分析师或分析工程师以后再做。因此，最终用户需要等待数周甚至数月才能获得洞察，做出数据驱动的决策，随着专家和最终用户之间的差距不断扩大，这种情况是不可持续的。正如云使数据基础设施民主化一样，现在是时候使数据智能民主化了。生成式人工智能在自动化繁琐的手动任务方面显示出很大的潜力，例如编写副本和代码或构建图像和视频。对于数据分析，很多重点都集中在从自然语言生成 SQL 查询，即文本到 SQL [ 16 ]。然而，这只是触及了理解用户问题的表面，而不是底层数据。更重要的是，它很容易出错，准确率在 50-85% 之间，而且越来越难以发现
数据与商业智能策略
• 发布数据路线图。 • 开发数据目录，以便查看 NCC 数据资产，并为数据治理和共享奠定基础。 • 开发可信数据框架。构建可信、可共享和高质量的数据产品，为整个 NCC 提供洞察力。使跨服务协作成为可能、一致且得到良好治理。 • 使集中管理的基础参考数据可供操作系统使用。 • 记录数据架构。 • 最大限度地利用 NCC 对现有云数据技术和服务的投资。构建一个分析和报告数据平台，为数据分析、共享和报告提供一套一致的模式。 • 停止创建单人成功点，开始创建企业级、可支持的高质量数据产品。 • 投资于单一的、组织范围的仪表板工具。构建适合其目标受众的可访问可视化效果。 • 启动数据治理计划。为管理数据质量、安全性、隐私和合规性制定明确的政策、角色和职责。 • 随着时间的推移测量和跟踪数据质量。 • 商定发布开放数据的框架。 • 同意并发布地理信息系统 (GIS) 战略。投资地理空间技能并展示位置的价值。 • 认识到现有和新兴人工智能技术对 NCC 业务的影响。制定一套关于在 NCC 中使用人工智能的规则/指南。
2022 年报告基础第 1 页 - BAE 系统
简介 报告的数据包括 BAE Systems 的全资子公司，包括我们四个主要市场（即澳大利亚、沙特阿拉伯王国、英国和美国）的数据。 多样性 计算基础 — 2022 日历年 我们人力资源信息系统 (HRIS) 中记录的员工总数，以及我们 HRIS 中未记录的最近收购的系统外员工。数据以从 HRIS 中提取的形式收集，并汇总在仪表板工具 (Tableau) 中，以支持简单和一致的数据可视化和报告。 员工人数 描述 — 2022 日历年 截至 2022 年 12 月 31 日，我们人力资源信息系统 (HRIS) 中捕获的永久和固定期限员工总数，以及我们 HRIS 中未记录的最近收购的系统外员工。数据不包括临时工、分包商和代理员工。数据由指定联系人从我们四个主要市场的各种人力资源信息系统采集和提取，负责管理数据。计量单位 – 2022 日历年员工总数。年龄多样性描述 – 2022 日历年截至 2022 年 12 月 31 日的长期和固定期限员工总数，分为以下年龄组：30 岁以下 30-50 岁 50 岁以上数据不包括分包商、代理人员或临时工。数据由指定联系人从我们四个主要市场的各种人力资源信息系统采集和提取，负责管理数据