这项研究对来自不同行业和行业的646名数据专业人员进行了调查，研究了组织如何处理越来越多的数据向云移动，数据清理和分析面临的障碍以及为分析，人工智能和机器学习准备数据时所经历的时间限制（ML）计划。仔细研究一下这些挑战如何阻碍这些项目的整体成功，以及提高数据效率和更快地制定决策的能力。

首先让我们定义文本聚类,文本聚类是将聚类分析应用于基于文本的文档,它使用机器学习和自然语言处理来理解和分类非结构化文本数据。

药品供应链及其在大数据和互操作性方面面临的挑战，产品和解决方案的产品设计，开发和测试，确保无缝处理和跟踪大批量，高度分散的事件，并促进在供应链上下共享客户价值，制药行业在采用尖端技术时一直采用缓慢，而严格的合规性和法规等障碍使这一过程变得更加困难。尽管遇到了许多障碍，但诸如药品（CPDA）大数据分析、人工智能（AI）和机器学习（ML）以及区块链之类的技术在供应链中发生的数字化转型中发挥着作用。

在大数据时代，您会听到很多术语被打乱。常用的三个是“商业智能”，“数据仓库”和“数据分析”。但是，您可能想知道，这三个概念之间的区别是什么，所以让我们看一下。

一旦AI系统开始工作，开发人员就不知道内部发生了什么。AI本质上变成了带有输入和输出的黑匣子。开发人员可以看到输出通常正确地对应于输入，但是他们不知道为什么。然后，当发生一些错误的输出时，他们也不知道为什么会发生。所有这些使这样的系统很难改进。