数据是无限的，任何想要以有意义的速度增长的组织都是明智的，以学习如何利用可用的大量数据来推动增长，像这样的拥有大量数据库存的公司经常发现自己被使用该数据进行操作的其他企业所包围。 公司正在使用来自关联公司的大量信息来增强自身数据或为客户提供解决方案 以及每个配置文件在平台上生成的所有数据，这些都已经成熟，可以进行分析了，从看似无限的数据海洋中发展而来的如此之多，明天的领先公司将是那些了解如何捕获，连接和利用信息来付诸实践的洞察力的公司。除非他们已经进入的组织的前10名名单，否则大多数公司所面临的问题是缺乏能�

如今数据主题似乎已成为大多数人的头等大事，看起来每次我们拿起电话或打开笔记本电脑时，我们都有被某种方式监视的风险，通常五大巨头（苹果，亚马逊，谷歌，Facebook和微软）是媒体关注收集我们数据的焦点，这些公司以不同的方式跟踪我们的常规习惯，偏好等等。 既然我们知道隐私通常是一个问题那么让我们探讨一下与保险业有关的隐私 实际上有很多令人兴奋的地方，总体前景并不那么暗淡，数据和隐私：保险业在处理员工福利行业中的数据时，需要遵守许多法规，为什么？与任何保险公司，医院供应商合作时都需要注意一些重要注意事项，在这些合作伙伴关系中，公司将处理受保护的健康信息或个人身份信息，并且必须采取步�

我们不是通过无所不在的天网进行敌意收购而生活的，取而代之的是，我们看到个别企业正在研究市场上的多种AI解决方案，以期在运营效率和客户满意度之间取得更好的平衡，使用AI从会员的交易中提取尽可能多的信息。 我们还越来越可能在工作中遇到它，因为所有类型的企业都在寻找在工业，零售和服务运营中使用它的方法。在本文中，我们将重点介绍AI对制造业的影响。我们还将考虑企业家和工程师将机器学习集成到制造过程中的几种方法，这些应用程序是AI的应用程序，它使机器能够从经验中学习，而无需进行明确的编程。   改善过程迄今为止，制造商已经能够将AI引入其业�

通常用作基本的商业智能工具，只要用户要求警报执行的任务很简单且业务环境不变，它就可以起到有用的作用，现实情况是数据的变化被正在分析的数据的规模和复杂性所掩盖，因此需要AI驱动的自动化来检测尚未设置的用户生成的警报来发现隐藏的更改。 用户设置的阈值触发的，这意味着人们设置了一条规则 当人们尝试使用警报来跟踪更复杂的性能指标或发现新出现的数据趋势时，就会出现问题当他们怀疑可能确实 发生的事情确实发生时，会发送警报但是警报无法提供实时性能见解或及时发现机会，还有一个更好的选择：AI驱动的自动化分析，AI可以解析仪表盘背后的数据，并在发生重大活动时发送信号，在当今不断发�

每年数据的重要性与医疗保健的进展变得越来越复杂。借助数据分析，医疗保健专业人员发现他们的工作变得更加精简和高效，而患者享受了改善结果的好处,尽管无法确定医疗保健领域大数据和分析应用的屋顶，但查看当前趋势可以突显其前进的方向。 医疗信息学利用率的提高 由于卫生信息学可以有效地使医生和执业医师收集和使用其实践中的信息，因此目前在医疗保健领域中的使用激增。诸如医疗保健信息学之类的数据驱动工具通过为NP提供与患者更有效地沟通的能力，从而提供了更好的患者预后，还允许采用更加个性化的治疗方法。由数据驱动的改进的患者门户和人工智能（AI）软件能够以更高的专业水平进行操作

人工智能已被预测对许多不同行业具有价值，也许可行的应用之一将是法律服务。这是由于多种因素造成的，我们将在本文中进一步解释，但也许重要的事实是AI的优势之一就是数据收集和分析。 律师助理和法律助理是与法律服务行业相关的抢手的职业 从2016年到2026年，律师助理和法律助理的就业率预计将增长15％，远快于所有职业的平均水平,经过正式培训的具有强大的计算机和数据库管理技能的律师助理应具有的工作前景,律师助理的职责是对案件进行深入研究，以就如何进行向律师提供建议,这涉及到进行初步的客户面谈，以告知律师该案是否值得进行；寻找具