[Ulasan] Mastering the Data Paradox: Key to Winning in the AI Age (Nitin Seth) Diringkaskan.

Mastering the Data Paradox: Key to Winning in the AI Age (Nitin Seth)

- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/0143468030?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Mastering-the-Data-Paradox%3A-Key-to-Winning-in-the-AI-Age-Nitin-Seth.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/mastering-the-data-paradox-key-to-winning-in-the-ai/id1748958301?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Mastering+the+Data+Paradox+Key+to+Winning+in+the+AI+Age+Nitin+Seth+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Mastering-the-Data-Paradox-Nitin-Seth.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Mastering-the-Data-Paradox-Nitin-Seth.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Mastering-the-Data-Paradox-Nitin-Seth.html

- Baca selanjutnya: https://malaysian.9natree.com/read/0143468030/

#Paradoksdata #DIAI,DataInsightTindakanImpak #KerangkaPenyelesaianBersepadu #Literasidataorganisasi #Privasi,biasdankeadilanAI #MasteringtheDataParadox

Mastering the Data Paradox: Key to Winning in the AI Age karya Nitin Seth ialah buku perniagaan dan teknologi yang membincangkan hubungan penting antara data, kecerdasan buatan, dan penciptaan nilai. Seth, seorang pemimpin transformasi digital, menumpukan perhatian pada paradoks utama zaman ini. Organisasi mengumpul data pada skala yang sangat besar, tetapi masih sukar menghasilkan insight yang benar-benar membantu keputusan dan tindakan. Buku ini bukan panduan teknikal untuk membina model AI. Sebaliknya, ia menawarkan kerangka pemikiran dan pengurusan bagi individu serta organisasi yang mahu menggunakan data secara lebih tersusun. Perbincangannya merangkumi perjalanan daripada data kepada insight, tindakan, dan impak, di samping keperluan menyatukan aspek teknologi, proses, manusia, dan tadbir urus. Seth juga memberi perhatian kepada sisi gelap data, termasuk privasi, keselamatan, bias, dan keadilan. Tujuan utamanya jelas, data hanya bernilai apabila ia menyokong keputusan besar dan menghasilkan kesan yang boleh diukur.