在来年为您的企业找到合适的人工智能重点，在确定将人工智能应用到企业中的位置时，可能性非常广泛。在未来几年中，几乎每个新的和更新的应用程序都将依赖某种形式的AI。例如，您可以在以下方面引入AI：您制造的产品和提供的服务，这些产品和服务的供应链，业务运作（雇用，采购，售后服务等），用于确定和设计产品和服务集的智能，产品和服务的营销/批准渠道中使用的情报。

数据科学和网络安全是的两种职业道路，正处于碰撞过程中。在接下来的十年中，这两种技能的组合将变得非常受欢迎，向IT经理们提及全球人才紧缩的问题，他们可能会向他们点头同意，因为他们向您介绍每天为找到合适的人才而面临的艰辛的故事，如果您进一步推动并询问难填补的职位，您几乎可以肯定会听到“数据科学”和“网络安全性”，拥有这些技能的员工很难找到，甚至更难留住，尤其是当您正在寻找成熟的人才时，当下一代工作不仅需要这些技能之一，而且需要两者结合时，会发生什么？

这五个步骤可以帮助您清除冗余，过时或琐碎的数据，停止数据ho积并优化存储，随着公司数据的庞大数量呈指数级增长，迫切需要采用新方法来确保该数据不会成为压倒一切的问题。

机器学习通常通过教计算机赢得比赛来证明。现在是时候使用机器学习来赢得业务了，在整个人类历史上，我们一直对游戏着迷。他们让我们设定了目标目标和测试策略，以查看哪些是优越的，有些游戏本质上相对简单，获胜策略有限；其他则更复杂。

大数据被吹捧为企业多年来遇到的许多问题的答案。细粒度的接触点应该简化做出预测，解决问题以及预测未来的总体情况。数据科学背后的理论是大量定律。与量子物理学类似，当我们试图预测或分析数据湖以得出结论时，这仅仅是一个概率。数据无法简单地读取，就像需要破解的代码一样。

当将大数据与机器学习相结合时，企业必须警惕新的数据质量问题，数十年来，IT部门一直在努力解决数据质量问题，并且已经找到了令人满意的解决方案来确保结构化数据仓库的质量，但是大数据解决方案，非结构化数据和机器学习正在创建必须解决的新型质量问题。