“大数据”一词不仅适用于数据的大小，而且是一个术语主要用于描述用于分析的非常大的数据集，通常大数据分析旨在发现某些模式和趋势。

在过去的几十年中，权威人士多次宣称“人工智能年”的到来，这些预测的执行情况如何？但是随着当今更便宜的计算和更多的流数据，利用分析创建的人工智能（AI）现在可能已经准备好进入主流企业技术领域，将（AI）和流数据分析功能引入了世界上的游戏，应用程序依赖于一类新的分析，该分析将支持AI和互联网融合的技术融合在一起，在此过程中将原始数据量转换为强大的模型和实时信息。

在当今的全球在线社区中，言语至关重要。实际上，它们如此重要，以至于在过去十年中引起了许多社会强烈反对，我们正在学习语言（以及我们使用的单词）的真正影响，同样的规则甚至适用于我们中那些不太引人注目的人，在教育方面语言交流的质量对知识和理解的质量具有直接而持久的影响，而学生从中脱离了经验。

消息传递技术历史悠久，可以追溯到几十年前的早期消息排队中间件，该中间件是为促进大型机和服务器应用程序之间的通信而开发的，从这些起源开始，用于消息传递的用例和技术就经历了许多演变，因为出现了诸如IBM MQ，RabbitMQ，ActiveMQ，NATS，Apache Kafka等各种各样的技术，从始至终这些发展都是由相同的基本需求驱动的，即如何以面向性能，可扩展和可靠的方式连接应用程序和数据。

随着数据变得越来越大，并且成为企业运营方式中越来越重要的一部分，组织已经准备好并准备好地处理这些数据也变得越来越重要，我们已经超越了争论数据优劣的意义—它决定了业务的成败，问题在于确保企业实际上可以从数据中提取可行的，有意义的内容。

许多内部人士已经知道的事情：公司正在花费大量资金来获取技术资产，从而使他们能够以的方式对数据进行切片和切块，全球的组织（以技术为中心）或其他机构都在处理数据。