这是机器学习的黄金时代，曾经被认为是外围设备的机器学习技术正在成为全球企业的核心部分，从医疗保健到农业，从金融科技到媒体和娱乐，机器学习对整个行业都具有广阔的前景，尽管站起来的机器学习项目似乎令人生畏，但在工作场所内树立机器学习前瞻性思维至关重要，有63％的公司投资于机器学习以赶上竞争对手或缩小领先优势。

使计算机科学家开发更强大的自然语言处理模型，为了建立先进的前沿神经网络，研究人员需要一种将他们的模型与同行开发的模型进行比较的方法。准确的比较是验证新模型确实比 该领域中现有条目更好的前提。此过程称为基准测试。

在数据科学越来越以营销人员和公司的习惯出现的时代，公司大约90％的数据是黑暗的，这意味着尚未对其进行分析或利用其来谋求业务利益。

通过万维网向陌生人出售有形商品是数字业务的“圣杯”，如今，它正在向不认识的人出售数据，大多数公司根本不认识到自己的数据具有任何价值，更不用说出售它有可能获得可观的利润。作为物联网数据的所有者，这意味着随着时间的推移，他们必须输入数据评估的年龄。

在大数据时代，长期以来一直将重点放在数据收集和组织上。但是，尽管可以访问的数据比以往任何时候都多，但是今天的公司报告其在分析方面的投资回报很低，某事不起作用，如今，企业陷入了担忧，因为他们没有足够的数据，无法访问或根本不够用。公司应该专注于如何从现有数据中获取更多收益，而不是专注于扩大或改善数据源。

数据驱动流程的业务收益是巨大的。利用大数据技术进行分析和数据管理可带来许多好处，其中包括一些额外的收入流，降低的成本和提高的生产率，尽管如此，大数据生态系统所隐含的数字化也带来了一系列新的风险，这些风险可能会损害通过这种技术投资获得的任何企业价值。网络安全问题的急速发展，随之而来的政治后果，数据安全问题以及法规要求的提高（除了您的平均灾难恢复方案之外），比将信息保存在电子表格中时要紧迫得多。