数据源，类型和存储的激增增加了将数据组合成有意义的有价值信息的挑战，对更快、更智能的数据集成功能的需求正在增长，实时洞察力对其数据策略至关重要。同时，要实现实际价值，人们需要他们可以信任的信息。

人工智能，机器学习和分析不仅仅是的流行语。大型和小型组织都在研究AI工具和服务，希望通过大数据，预测分析和自动化算法系统改善业务流程，客户支持和决策，75％的企业和ISV开发人员在其至少一种应用程序中使用AI或机器学习，但是数据科学方面的专业知识并不像使用数据来制定决策和改善结果的兴趣那样广泛，如果您的企业刚刚开始使用数据科学则应避免一些常见的错误。

大数据，机器学习，数据科学-数据分析革命正在迅速发展。借助的数据分析技术和策略，让您的BA / BI专业人士和数据科学家保持领先地位。

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知道一两个关于使用大数据为大型和复杂组织创造价值的知识，为了实现这一业务目标，评估，设计，架构和交付全球数据平台，这将为企业带来规模和速度。该策略的核心是使用技术和数据来推动创新和转型，数据是我们成功的关键秘诀，数据创新计划植根于基层活动，公司应该认识到必须有机地创造增长，而成功取决于与消费者保持亲密关系。

长期以来，压力一直是IT事件响应团队的常态，但在家中的避难所使IT企业的压力水平超出了任何人的想象，突然之间，IT团队不仅在努力保持服务正常运行-他们还在设计新的数字服务，以满足在线流量和需求的增长，帮助企业转向支持远程工作人员，并制定自己的危机应对方案团队，他们自己都在新的远程环境中工作。