OpenAI决心提高自家AI产品的数据处理能力，领跑谷歌等竞争对手。
6月21日，OpenAI宣布成功收购初创公司Rockset，将该公司人才、重要技术同时纳入囊中。OpenAI之前也进行过收购，但通常只是为了获取人才，但这次不同， OpenAI第一次同时整合被收购公司的技术和员工。而且，这次收购是OpenAI迄今为止最重要的一笔 。随着Rockset技术的加入，OpenAI可以增强自身产品功能，使得它们能为客户提供更加强大和高效的数据处理和分析服务，进一步巩固其在AI领域的领先地位。
Rockset由前Facebook员工创立，是一家帮助企业快速搜索和提供数据分析解决方案的公司。这对于需要处理和分析大量信息的公司尤其重要，如游戏、金融科技等行业。Rockset的技术使得数据不仅可以被存储和访问，还可以被转化为可行动的智能，帮助公司根据数据做出更快、更精准的决策。在被收购之前，Rockset已从Icon Ventures、Sequoia和Greylock等风险投资公司那里筹集了1.05亿美元资金。
OpenAI表示，计划将Rockset的技术整合到自己的平台中，以帮助企业客户和开发者更有效地利用数据。此外，Rockset的部分团队成员也将加入OpenAI。不过，交易条款细节尚未对外披露。
Brad Lightcap是OpenAI的首席运营官，他在一篇博客文章中提到，Rockset的基础设施使公司能够将数据转化为“可行动的智能”。我们很高兴通过将Rockset的基础架构整合到OpenAI的产品中，将这些好处带给我们的客户。
展望未来，此前媒体报道，OpenAI的首席执行官Sam Altman向员工透露，截至二月，OpenAI的估值已达860亿美元，并有望在今年实现34亿美元的收入。
销售人员可以使用什么工具提高工作效率？
提升企业的销售能力首先通过深度嵌入销售的日常业务场景，大幅拓展销售的渠道，如线下陌生拜访、商务会议、展会等，而线上则很好契合了微信的社交属性，通过社交、朋友圈、微信群等，精准的获取客户。 其次是追踪客户需求的能力。 让销售接触和跟进的每一个客户都有结果，只要客户通过销售人员的AI名片建立连接，客户的浏览等行为动作均可实时抓取，让销售能够对客户进行精准的筛选和服务。 最后，标准化输出个人、产品、企业的能力。 利用AI名片实现官网、产品的统一展示推广，帮助业务能力不强的销售完整的向客户传达产品。 提升企业销售管理的能力一方面，改变过去企业打卡、汇报的低效强制性管理，通过智能可视的销售管理系统，自动追踪销售过程，为企业的销售管理提供决策依据，帮助销售实现更高成交转化，从“压制性”管理换变为“帮助”管理。 另一方面，实现企业自动进入全民营销。 对企业来说，每一个员工都是的精准流量，充分利用好员工的流量，将可以为企业带来巨大的价值。 赋予企业流量资产的能力目前，大部分企业都遇到相同的难题，即客户资产化问题。 在过去，客户是销售人员带来的，一旦员工离职，资源流失严重。 加推系统，基于微信和小程序，所有企业的客户资源都通过公众号、小程序沉淀为企业的固有资产。 同时，小程序中的AI雷达可以帮助销售人员监测到谁点开了我的链接、点开了几次，而通过在小程序页面中的埋点还能了解到别人停留在页面的位置等。 因此同样面对50个群，加推可以帮助销售人员完成最初的海量筛选，销售可以通过加推AI雷达反馈的数据了解到谁对自己更有兴趣，便能更有针对性的去联系潜在客户。
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Teradata天睿公司（纽交所代码：TDC），是美国前十大上市软件公司之一。 经过逾30 年的发展，Teradata天睿公司已经成为全球最大的专注于大数据分析、数据仓库和整合营销管理解决方案的供应商Teradata数据仓库Teradata数据仓库拥有全球领先的技术，其主要软件和硬件产品包括：Teradata数据库、Teradata数据仓库软件、企业数据仓库、动态企业数据仓库、数据仓库专用平台。 Teradata数据仓库配备性能最高、最可靠的大规模并行处理 (MPP) 平台，能够高速处理海量数据。 它使得企业可以专注于业务，无需花费大量精力管理技术，因而可以更加快速地做出明智的决策，实现 ROI 最大化。 Teradata Aster长期以来，Teradata Aster是大数据价值探索领域的领导者。 通过将 MPP 数据仓库的优势与 MapReduce 引擎相结合， Aster 大数据探索平台成为数据分析领域的杀手锏，为用户提供交互分析功能，快速挖掘、处理潜藏于数据中的商业价值。 借助于 70 多项预建的分析功能包， Aster 大数据探索平台可以执行网络点击分析、社交网络分析、客户群细分和个性化、客户流失分析、传感器数据分析和情感分析等，从数据中快速获得洞察力。 相比于传统的数据探索方式， Aster大数据探索平台的显著优势在于：迭代开发，完美支持Teradata统一数据架构（UDA）；快速启用即时数据探索；业务人员能轻易使用。 Teradata 统一数据架构（UDA）Teradata 融合了客户的需求和建议，在业内独家开发了Teradata统一数据架构（Teradata UnifiedData Architecture™, UDA）。 该架构整合了Teradata 企业数据仓库、Aster大数据探索平台和开源Hadoop，通过这种完美的组合，能够发挥每种技术的优势。 借助SQL-MapReduce专利技术，以及SQL-H等连接器，UDA能够使业务分析人员使用熟悉的SQL语言，直接访问存储在Hadoop中的数据，快速获得洞察力。 同时，UDA还能将分析的结果直接注入到业务流程中，便于形成业务行动，轻松提升收入和利润。 Teradata 应用解决方案Teradata 应用解决方案 Aprimo + eCircle2010年12月，Teradata天睿公司宣布收购Aprimo，致力于云时代的营销资源管理开发和推广。 通过整合Teradata强大的数据仓库、分析和营销活动管理能力以及Aprimo基于云的营销资源管理（Marketing Resource Management）解决方案，Teradata天睿公司能够为客户提供软件即服务（SaaS）和现场环境下的端到端解决方案。 通过全方位的云分析平台，Teradata天睿公司还将帮助企业利用数据信息获取商业洞察力，推动客户的业务增长，优化营销绩效。 此外，欧洲领先的全方位数字营销服务提供商eCircle也加入Teradata天睿公司，该公司针对电子邮件、移动和社交媒体营销提供基于云的解决方案，进一步增强了Teradata天睿公司在整合营销解决方案的领先优势。
想当数据分析师要选什么专业?
数据分析行业逐渐被企业和从业者青睐，很多人给小编留言，咨询从事数据分析选择什么专业更占优势？今天，我们也来聊聊。 一、数学专业正所谓“学好数理化，走遍天下都不怕”，数据分析无外乎是从大量凌乱数据中发现隐含的规律，数学往往让人逻辑思维更严密，对数据更加敏感。 二、统计学专业统计学是数据分析的基本功，贯穿数据分析的全过程，同时，系统学习统计学后，会对数据的理解与分析能力更专业，更深刻。 三、计算机科学与技术专业数据分析会接触的很多工具和编程语言，如果你是计算机专业出身，在编程方面更占优势，在工具使用时，上手更快。 四、社会学专业从经济学角度看，人具有经济性，会追求利益最大化。 但从社会学角度看，具有社会性的人还会受社会群体心理影响。 有社会学背景的数据分析师，能更合理解释市场现象。 五、营销学专业数据分析师需为企业的营销决策提供支持，懂营销的数据分析师，思路会更清晰、更开阔。 六、财务管理专业财务管理问题是企业选择投资项目的依据、评价财务状况的指标、评估决策效果的量尺，懂财务管理的数据分析师能更精准把握规律。 七、心理学专业人才是企业稳定发展的基石，用户是企业的衣食父母。 想提升市场占有率，企业就必须先提高人心占有率，因此，懂心理学的数据分析师，能更准确探测员工或用户的真实想法。 所以，并非只有数学、统计学、计算机等理工科背景的人才能从事数据分析，其他背景专业的人，尤其是文科生也有同等的机会。 毕竟，选择大于能力，能力大于专业，兴趣和努力决定我们未来能走多远。 数据分析不是IT行业，无需精通过多编程语言，数据分析更注重实操和业务能力，且现今数据分析工具，如：Python、PowerBI等已比较容易入门。 从事数据分析，真正要提升的是逻辑思维能力、敏锐的洞察能力、良好的沟通表述能力……这些无需靠背景，通过努力也可拿下。
