涵盖了不断变化的数据格局和实现可扩展的数据湖，以及HPE提供的大数据分析服务。个条目侧重于近数据的指数增长。 在工业规模上智能使用大数据 对全球发展的洞察力得到了认可：“石器时代并没有因缺乏石器而结束，而石油时代将在世界石油用尽之前结束。” 今天，我们生活在许多人所说的信息时代，没有危险，尤其是数据形式的信息用尽。人们普遍认为，我们对数据不知所措，这使得存储，处理，分析，解释，消费和对数据采取行动的能力成为首要关注的问题。对于大规模的跨国

我们生活在许多人所说的信息时代，没有危险，尤其是数据形式的信息用尽。人们普遍认为，我们对数据不知所措，因此将存储，处理，分析，解释，消费和对数据采取行动的能力作为首要考虑。对于大规模的跨国组织以及金融，医疗保健或涵盖多个垂直行业的行业等受到严格管制的组织，情况变得更加复杂和具有挑战性。 数据的指数增长 有许多来源预测到2020年及以后的数据呈指数增长。然而，他们都普遍认为，数字世界的规模至少每两年将翻一番，从2010年到2020年增长50倍。人工和机器生成的数据的总体增长速度是传统业务的10倍数据，而机器数据的增长速度甚至更快，达到50倍。   数据的获取和分析以及随后的转换为可操作的见解是一个复杂的工作流程 它在无缝的混合环境�

在当今的消费者环境中，亚马逊是一家电子商务巨头，其成功并非偶然。该品牌经常利用大数据来做出决策，刺激购买并取悦顾客。这是在有关公司蓬勃发展的讨论中经常出现的亚马逊和大数据计划的一些原因。 亚马逊如何使用大数据统治电子商务 摘要：在当今的消费者环境中，亚马逊是一家电子商务巨头，其成功并非偶然。该品牌经常利用大数据来做出决策，刺激购买并取悦顾客。这是在有关公司蓬勃发展的讨论中经常出现的亚马逊和大数据计划的一些原因。   它实施动态定价以保持竞争力 在零售商如此频繁地使用大数据进行价格变动之前，人们通常每天都会看

过去，人类的思维只负责做出有关汽车设计，制造和安全法规的决策。然而，大数据的涌入，再加上增强的计算能力和AI技术的持续连接，改变了游戏规则。这些技术发展超越了人类的思维能力，彻底改变了驾驶世界。从城市设计到制造业，在这里，我们将探索如何使用大数据来做出重要的驾驶相关决策。 汽车创新与进步 汽车设计和制造一直是快速发展的业务，主要制造商急于提高效率，安全性和环保标准。但是，计算能力和大数据可用性的进步，似乎进一步加快了这项创新的发生速度，并拓宽了创新类型的视野。如今，大数据在了解要投资哪些新技术方面格外有用，例如氢燃料电池汽车的开发。氢燃料电池汽车的碳足迹比汽油汽车小，而续航里程比电动汽车大。  

当今的运营中心正面临着大量的事件，需要人工分析，这是不可持续的。尽管以前很多人将机器学习，数据湖和大数据视为探索性项目，但没有明确的目的，但在2020年，我们将看到企业专注于使用机器学习将需要分析的事件数量减少到关键的程度。企业将从研究和探索大数据的可能性过渡到以激光聚焦于业务成果。 大数据使AI值得思考 2020年将是机器学习（ML），自然语言处理（NLP）和属性图（PG）等人工智能（AI）技术应用于普通数据处理挑战的一年，虽然ML，NLP和PG已经可以作为大数据中的API库进行访问，但是新的转变将包括这些技术在支持应用程序，实时分析和数据科学的IT工具中的广泛应用。   人工智能将改变比以往更多的工作 数据将成为受追捧的员工：机器学习�

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