我们致力于帮助终用户，应用程序构建者和数据专家轻松高效地选择和推出分析平台，我们生活在一个由数据驱动的世界中。对于希望通过分析洞察力释放战略优势的企业而言，信息访问可能会改变游戏规则。确保组织具有正确的商业智能和分析工具来推动这一创新是关键。正如我们之前发布的那样，BI小组通常是与数据团队联系以访问分析解决方案的部门。

在制定大数据攻击计划时，请考虑将准备和分析任务交到使用自己的数据湖的终用户手中，大数据和分析过程的民主化对于许多组织来说还不够快，终用户大数据分析工具提供商，解决方案和预售的创始工程师的一次谈话中，这一点很明确，67％的公司无法访问大数据，59％的公司无法集成它们，56％的公司表示大数据的更新过程非常缓慢。对于已经花费数年时间投资大数据并且毫无疑问期望大数据投资获得更大回报的企业来说，这不是一个好消息，管理的数据量将从4.4 ZB飙升至44 ZB。

众包平台使用机器学习和高级算法来识别谁是在线人群中的明智之声，然后将其转化为见解，人群中的喧闹声可能令人困惑，甚至震耳欲聋。在公共场所也是如此，来自许多不同来源的大数据也同样如此。但是，如果营销人员正确地理解了人群传达的信息，则可以在产品发布或促销成功与否方面有所作为。

这项有关多边形分析的简短概述说明了达芬奇以及《星际迷航》在设计AI解决方案时如何成为灵感，大多数分析应用程序专注于非常具体的任务。气象应用程序会尝试预测天气，而驾驶应用程序会尝试尽快安全地到达目的地。但是，如果您的下一个关于人工智能（AI）的大创意根本不具体怎么办？如果您构建了一个解决方案，试图一次学习很多非常不同的事物，然后学习了如何从广泛的主题领域中进行推断，该怎么办？

在为高级分析解决方案设计内存子系统时，应考虑人脑的体系结构，自从人工智能（AI）诞生以来，计算机科学家就一直使用我们的生物系统来建模和设计预测性分析系统，神经网络的设计是根据我们的大脑工作方式粗略建模的：具有感觉输入，神经元和突触，遗传算法旨在模拟我们的基因结合以适应环境的方式，这种方法有其缺陷：我们不完全了解我们的工作方式，即使是当前的技术也无法接近我们处理信息的数量和速度，让我们面对现实吧-我们并不。

在当今瞬息万变的世界中，云数据分析可以将行业与快速跟进者区分开，数据是组织拥有的有价值的资产之一，但是如果没有适当的机制（包括利用机器学习的云数据平台），数据分析就会遇到障碍。