数据是“世界上有价值的资源”，这是多年来形成的新现实，技术曾经只涉及产品，但是1990年代带来了产品和服务的兴起，在2000年代初期到中期，我们的注意力转移到了与您与他人的关系有关的社交媒体服务上，现在技术行业专注于数据以及可以从中提取的见解，但是这种对数据的痴迷是两方面的。

开源打破了公共组织或公司信息系统部门的界限，使更大范围的技术访问民主化，并加速了公司创新解决方案的实施，总之开源成为流程数字化的战略关键。

现在，的问题是什么造就了一款出色的应用？现在很长一段时间以来，这个问题一直在专家之间进行辩论。

数据是训练机器学习模型的关键方面是一个普遍的事实。尤其是在处理深度学习和神经网络时，质量和数量是影响模型准确性的重要因素之一。

验证并提高效率，情报和合规性，发现正在使用的过程，找出效率低下和违规的地方，持续监控和预测下一个动作，1、连接并提取事件日志，2、集中访问数据，3、借助强大的AI进行预测，4、可视化业务流程，5、无需编码即可定制，6、管理案件。

通过人工智能进行创新，并通过革新他们的服务采购流程来立即节省成本，从而在与技术相关的服务支出中获得更好的结果，IT服务采购正日益成为企业创新的战略支点，而人工智能和机器学习使这一现实成为现实，这些技术和其他令人兴奋的技术使IT部门承担起独特的，高价值的角色，从而重新发明了通常被认为是古老而又必要的功能，当前的全球健康危机凸显了这种复兴的紧迫性，尽管传统的和以材料为中心的供应链在风险管理和业务连续性计划方面拥有更多的历史经验，但服务供应链以前从未在全球范围内看到这种破坏水平。