为云计算而建立的数据仓库，这是要求安全级别的金融服务等行业的理想解决方案，提供安全的解决方案，因此金融服务企业可以轻松，有效地从所有数据中获取所有意见金融服务公司可以通过大型企业所需的管理控制，体验云所提供的创新性的体系结构。 为了从数据中获得洞察力，金融服务企业面临与其他行业相同的技术挑战 但是此外，它们在要求级别数据安全性的受监管环境中运行： 1、资源密集型保护措施–现有的内部部署和云解决方案并非旨在在当今以安全性为重点的高度监管的环境中运行。 2、数据不一致–现有解决方案的局限性迫使大型企业将其数据分成多个孤岛，这使分析变得困难，并经常产生不一致�

大小公司的机器学习项目的基础是如何训练数据，这些数据将用于教机器识别模式，培训的质量取决于数据输入的质量，创建此数据集并不总是一件容易的事。 机器学习可以极大地提高业务效率 它可以帮助确定在定义的时期内哪些产品和服务销售良好，从而使公司可以相应地调整其销售业务以提高利润，机器学习还可以识别业务流程的哪些部分占用了过多的时间和资源，从而使公司能够在利润受损之前进行改进，小型公司可以从小型机器学习项目开始，终可以扩展和改进它们，在此过程中，他们可以访问有价值的数据，这可以�

几十年来，房地产行业一直在奋斗，而做事方式没有太大的变化。信息通常是零散的（如果根本无法访问），并且流程是基于纸张的，大数据已经改变了这一点，无论是对于商业房地产还是住宅房地产，都通过5个关键方式使行业更加高效和精确。 在房地产行业每天创建2.5亿字节的数据 这是一个惊人的数字，今天的数据有90％是在过去两年中创建的，它不仅在数量上增长，而且在广度和影响力方面都在增长，从而改变了以前发展缓慢的行业，房地产是那些行业之一，几十年来它一直坚持下去，而事情的做法却没有太大的变化，信息通常是零散的（如果根本无法访问），并且流程是基于纸张的，大数据已经改变了这�

房地产市场异常活跃。从利率上升，固定工资和就业增长的影响从中提取的见解，但是这种对数据的痴迷是两方面的，消费者生活方式的结构性变化，该行业非常对外力敏感，因此为了做出任何价值的战略决策，该领域的专业人员都需要获得可靠，及时的信息以做出战略决策。 存在可以帮助住宅和商业房地产参与者分析关键趋势的工具 其中许多工具来自公共和私人资源，这些资源对信息进行汇总和匿名处理，创建“大数据”集，以帮助确定按年计算的房屋建造市场趋势或商业空间需求的增长。但是，房地产市场并不是一个发展缓慢的行业，因此，当该数据被延迟或歪曲时，它并不能始终指示任何特定社区的幕后真实情况，尤其是在识别产生收�

分析功能是数字业务的基础，它们允许从大小数据流数据或静态数据中提取见解,更快地提供见解、做出更明智，更快的决策、随时随地分析数据、为所有人提供高级分析、增加软件价值、在分析请求上花费更少的时间。 分析功能是数字业务的基础，它们允许从大小数据流数据或静态数据中提取见解 由于数据无处不在，因此分析在各个学科中都在激增，人工智能（AI）和自然语言搜索的进步，使每个人都可以轻松地从自助服务分析，IT管理的集中式分析，嵌入式分析或高级分析用例中生成见解。   更快地提供见解 借助AI和机器学习的力量，使每个人都能快速，轻松地将数据转�

十年前，医疗保健方面的主要挑战是在称为电子健康记录（EHR）的中央存储库中捕获和存储患者数据。如今，随着许多医院系统定期以电子方式收集数据，使这些数据变得有意义成为挑战。分析领域已经扩大，并通过将数据用于临床和人群健康信息学而在医疗保健领域找到了家。 分析的一个分支–预测分析–通过研究过去并通过算法考虑患者和卫生系统的特征和行为，来预测未来的行为 这些算法试图应用统计数据和机器学习技术，以从海量数据集中产生可行的见解，并促进实时临床决策，预测分析在其他行业中很常见，包括零售商，数字技术服务公司和专业体育特许经营，医疗保健自然适用于下一次预测分析革命，典型的医院游刃有余，这些数�