(openPR)
Hochwertige Daten, intelligente KI - Sie sind so bereit für KI wie Ihre Daten
PASADENA, KALIFORNIEN / ACCESSWIRE / 13. August 2024 / DQLabs, das Unternehmen für moderne Data Quality und Data Observability, richtet den Modern Data Quality Summit (MDQS) 2024 aus. Diese exklusive Veranstaltung wird Teilnehmern - von Wirtschaftsführern bis hin zu Technologen - die Möglichkeit geben, ihre Daten auf künstliche Intelligenz (KI) vorzubereiten, damit ihr Unternehmen den Status der KI-Bereitschaft erreicht. Melden Sie sich jetzt an.
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Modern Data Quality Summit
Über MDQS 2024
Die diesjährige Veranstaltung steht unter dem Motto Quality Data for Smart AI und in ihrem Mittelpunkt steht die kritische Schnittmenge von Datenqualität, KI-Bereitschaft und Governance. Angesichts der rasanten Entwicklung von KI-Technologien war die Sicherstellung hochwertiger Daten noch nie so wichtig wie heute. Der MDQS 2024 bietet den Teilnehmern eine einzigartige Plattform, um von den Besten der Branche zu lernen und Einblicke in die Nutzung von Daten für KI-gesteuerte Entscheidungen und Innovationen zu gewinnen.
Warum Sie an der MDQS 2024 teilnehmen sollten
Hier sind die fünf wichtigsten Gründe, warum Sie sich den Termin für den MDQS 2024 vormerken sollten:
1. Von Experten geleitete Sessions: Mit mehr als 12 tiefgehenden Sessions, die von Visionären der Branche wie Bill Inmon, Sanjeev Mohan, Wayne Eckerson, Bruno Aziza, Prashanth Southekal, Juan Sequeda und anderen geleitet werden, erhalten die Teilnehmer Einblicke in die jüngsten Entwicklungen in der Daten- und KI-Branche.
2. Zum Nachdenken anregende Inhalte: Erfahren Sie mehr über die aktuellen Trends in den Bereichen Data Quality, Data Observability, Data Products, Data Governance, Metadaten, KI-Strategie und innovative Lösungen, die Ihnen helfen können, Daten für Ihre ehrgeizigen KI-Projekte zu nutzen. Auf der Veranstaltung wird ein breites Spektrum von Themen aus der Welt der Daten und der KI abdeckt.
3. Anregende Keynotes: Hören Sie von Vordenkern, die die Zukunft von Datenqualität und KI gestalten. Gewinnen Sie wertvolle, umsetzbare Erkenntnisse, um die Dateninitiativen Ihres Unternehmens voranzutreiben.
4. Flexible Teilnahme: Sie können von überall aus teilnehmen - virtuell und kostenlos! Eine Teilnahme an der MDQS 2024 kann Ihrem Unternehmen zugutekommen, da Sie Erkenntnisse und Ideen für die Umgestaltung Ihrer Daten- und Analysestrategie, Programme und Initiativen erhalten.
5. Spannende Networking-Möglichkeiten: Knüpfen Sie Kontakte zu führenden Vertretern aus Fortune-500-Unternehmen in der Daten- und KI-Branche und bauen Sie dauerhafte berufliche Beziehungen auf.
Ausgewählte Redner
Der MDQS 2024 wartet mit einer Reihe hochkarätiger Redner auf, die für ihr Fachwissen und ihre Beiträge zur Datenbranche bekannt sind. Zu den bemerkenswerten Rednern gehören:
- Bill Inmon: Bill Inmon, der als Vater des Data Warehouse bekannt ist, wird Sie an seinem umfangreichen Wissen und seiner Erfahrung im Bereich unstrukturierter Daten und textuelle Analysen teilhaben lassen.
- Sanjeev Mohan: Sanjeev Mohan, eine führende Persönlichkeit auf dem Gebiet der Datenanalyse, wird Einblicke in die Datenverwaltung und die Auswirkungen von KI auf die Datenqualität geben.
- Wayne Eckerson: Wayne Eckerson, ein internationaler Vordenker im Bereich Daten und Analytik, wird die Entwicklung der Datenqualität und der Datenprodukte mit dem Schwerpunkt KI erörtern.
- Bruno Aziza: Angesichts seiner Erfolgsbilanz bei der Skalierung von wachstumsstarken Technologieunternehmen wird Bruno Aziza die Bedeutung der Datenqualität für die KI-gestützte Entscheidungsfindung beleuchten.
Informationen zur Anmeldung
Verpassen Sie nicht die Gelegenheit, in der Daten- und KI-Branche einen Schritt voraus zu sein. Die verfügbaren Plätze sind beschränkt. Melden Sie sich also jetzt an, um sich Ihren Platz beim MDQS 2024 zu sichern.
Besuchen Sie uns unter Modern Data Quality Summit für weitere Informationen und zur Anmeldung.
Kontaktdaten
DQLabs PR
7203600686
QUELLE: DQLabs, Inc.
Die Original-Pressemeldung können Sie unter newswire.com einsehen.
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