当要充分利用其数据时，组织仍然会花太多钱，多少？这取决于，当要从其（大）数据中获得收益时，组织仍然会花太多钱。多少？现在，这取决于，大数据：创新，竞争和生产力的下一个前沿-设定了五个不同行业的公司的价值目标，通过对分析技术进行投资，制造，零售，医疗保健，位置服务和公共部门中的企业可以节省很多钱。

企业越来越多地转向文本分析来改善客户体验和业务流程，跨反馈渠道生成的数据量和种类不断以指数级增长，从而为企业提供了有关其客户的大量信息，为了改善客户体验和业务流程，组织越来越多地转向文本分析，以利用开放式调查问题，联系中心注释，社交媒体帖子和其他反馈数据源中包含的非结构化文本。

今天的数据科学是非常劳动密集型的。自助服务BI中广泛使用的自动化或准自动化功能在数据科学中并不常见，但表示这种情况将会改变，如今对数据科学的打击是它是非常劳动密集型的，自助式BI，数据仓库和其他类型的（常规）分析中广泛使用的自动化或准自动化功能（例如，向导）在数据科学中远非寻常。

即使是逆向的数学家也可以理解，分析师，和其他业务专业人员经常将统计建模和高级分析视为混乱而复杂的，实际上许多人甚至不会尝试去理解它们，他们将数据科学视为他们无法掌握的东西-一个面向博士或能力有限人士的世界，事实并非如此。

深度学习已成为AI工具包中越来越重要的一部分，但它常常被误解，深度学习正在成为人工智能（AI）工具箱中越来越重要的一部分，但它常常被误解，尽管它支持发展中的市场，并且经常被吹捧为企业创新的重要方向，但仍需要从上下文中加以考虑。这是一个技术发展中的领域，正在迅速创建自己的领域，变得越来越丰富并且日趋多样化，我们将很快看到专门基于深度学习的新机会，深度学习解决方案的市场在不断扩大。一项研究表明，到2022年，它的价值将达到18亿元。它是AI更大领域的一部分，但差异很大，足以包含自己的特定用例和自己的专业知识。

如果您一直在使用数据库，那么您就会知道NoSQL是新的热门话题，如果说“新”，是指自70年代以来一直存在的事物。除了笑话，NoSQL在很大程度上填补了SQL填补很多麻烦的空白。传统上，SQL数据库往往非常昂贵，从仅垂直扩展到在数据库制作之前就需要在架构上进行的大量设计。这样，NoSQL是为抵消SQL而开发的，它既可以水平扩展，甚至根本不需要使用架构？