一种新的，可扩展性更高的方法来捕获，提取SaaS应用程序数据并对其进行操作，随着DataOps继续推动我们经济各个部门对历史数据的无声军备竞赛，组织将目光转向了关于其业务速度的丰富，高度结构化信息的新来源：SaaS应用程序数据，据估计，有97％的组织在日常运营中使用云应用程序，并且大多数在这些第三方应用程序中通知或运营其业务。应用程序中存储或不断被覆盖的历史数据已迅速成为组织数据消费者的高价值目标，这些企业的数据消费者有兴趣了解收入速度如何以及为何改变，损耗或追加销售如何以及为什么改变以及发生数据损坏的位置。

借助位于Hadoop之上的BI中间件，无需任何数据科学经验即可生成大数据报告，Hadoop用于分析的速度比预期的慢，可以归因于以下几个因素，它需要数据科学家的技能来运行Hadoop分析，Hadoop访问仅限于一组有限的用户，企业高管很难看到Hadoop分析的业务收益，而Hadoop分析仍然是一个高度抽象的概念，和企业在将Hadoop分析的输出转换为切实的业务成果方面花费了很多时间。

尽管大数据市场蓬勃发展且收入不断增长，新的全渠道概念将机器生成的数据和分析融合到一个集中式方案中，可以帮助零售商获得其客户的综合视图，对于大多数零售商而言，实体存在仍然很重要，零售商意识到这一点，这就是为什么“全渠道”的概念（即通过任何虚拟或物理渠道与客户进行有效交互的能力）的重要性的原因，全渠道的目标是创建客户与零售商进行的所有交易的总体可见性，而不管交互的渠道如何，以便零售商和客户始终在同一页面上。

制作了用户友好的工具，可帮助自动进行数据整理，了解客户如何通过使用该软件来显着减少其数据准备时间，甚至在30年前，IT工作者还了解数据争用的问题，IT的“苦恼”和实习生所做的是从数据存储库到用户界面或从一个应用程序到另一个应用程序的繁琐的数据映射工作，像处理现代数据一样，这项通常不费力的任务涉及清理数据，连接工具和应用程序以及将数据转换为可用格式，没有人愿意这样做，但是如果不这样做，其他任何方法都不会起作用。

通过为数据科学家介绍助手角色，您可以提高效率并提高工作满意度，我对烹饪以及数据科学的极大热情终使我想到了组织一个数据科学团队的想法，例如一家拥有行政总厨和副总厨的大型餐厅。

网络相关的风险的框架是使用数据科学增强组织安全性的良好起点，如果您的企业希望将数据科学纳入其网络安全计划，则可能不知道从哪里开始。