随着互联网的出现和日益广泛的使用，社交媒体已成为人们日常工作不可或缺的一部分，社交媒体不仅用于与他人建立联系，而且已成为企业接触目标受众的有效平台，随着大数据的出现，社交媒体营销已经达到了一个全新的水平，2020年大数据的累积量将达到44万亿千兆字节。有了如此大量的可用数据，营销人员便能够利用它获得可行的见解，从而制定出有效的社交媒体营销策略。

任何大型公司都是由一组具有共同目标的组织组成的，这些包括内部和外部小组，它们一起工作以帮助管理业务的数据，应用程序和支持技术，这些公司随着时间的推移而发展壮大，并随着技术的进步，数据量的增加和业务增长而不断发展壮大，因此他们的数据和技术前景非常复杂，为自己和客户管理数据的业务需求也很复杂。

对用于数据分析的云解决方案的需求正在飞速增长，并且现在存在支持私有云和公共云的高级分析软件。企业不再需要借助数据进行决策了；在当今的极端数据经济中，数据就是业务。

在短短几年内，医疗保健领域的人工智能（AI）已从有趣的想法转变为潜在的 游戏规则改变者，例如对AI的临床适用性进行了详尽的探讨，并发现了从启动复杂的人口健康管理计划到减少不必要的手术变异等一切问题的关键所在

如今大型企业（也包括小型企业）都会产生大量的大数据，大数据只会变得更大；2017年有近90亿台设备连接到互联网，到本十年末，这一数字将超过200亿，并且所有设备都在提供无穷的数据量。

尽管它们具有许多令人鼓舞的好处，但人工智能（AI）和深度学习的进步正在创建现代计算历史上一些挑战性的工作负载，并给基础I / O，存储，计算和网络带来了巨大压力。当前的企业和研究数据中心IT基础架构无法满足AI和DL的这些苛刻需求，这些平台旨在处理适度的工作负载，小的可扩展性，有限的性能需求以及较小的数据量，这些瓶颈严重，并且缺少支持AI的部署所需的基本功能。