从AI和机器学习到逻辑数据模型和数据驱动的决策，您的数据可以访问吗？来得太快了吗？您现在是在处理AI和机器学习，还是在未来期望它们？探讨了当前的热点，即将出现的BI和分析趋势以及哪种技术为您的企业提供了比您可能知道的更大的机会，如果要在当今的企业中具有竞争力，哪种技术或方法必须成为企业数据战略的一部分？为什么？

即将到来的5G无线革命将带来巨大的机遇和破坏，在使用分析和人工智能方面，这是明显的，如今，许多企业都在将5G无线网络的发展与期望和忧虑结合在一起，第五代网络将为全新的服务类型提供广泛的优势和可能性，但它还将要求在每个级别上对基础架构进行重大更改。

如果要在当今的企业中具有竞争力，哪种技术或方法必须成为企业数据战略的一部分？为什么？数据管理对于当今的公司而言与软件开发一样重要。数字时代的企业必须利用其数据来增强竞争优势，提供决策依据，推动新的应用功能并改善客户体验。为此，组织正在转向DataOps，以在不牺牲安全性或用户隐私的情况下将正确的数据发送到正确的位置。

为什么思考（和管理）数据对企业成功，AI / ML的作用，破坏性以及分析和数据管理在2020年及以后的发展如此至关重要，如果要在当今的企业中具有竞争力，哪种技术或方法必须成为企业数据战略的一部分？为什么？精通机器学习和AI必须位于榜首。话虽如此，对AI和ML的掌握是一个旅程，并且需要时间，这不仅是从技能获得的角度，而且还从业务执行的角度来看。

垃圾训练数据输入，垃圾模型输出，解决数据质量问题需要解决的四件事，如今，机器学习（ML）和其他形式的人工智能正在迅速发展，并为企业创建了一系列有价值的新流程。大多数实验都旨在找到针对特定问题的特定解决方案。但是，数据质量挑战可能变得越来越重要。就像俗语“垃圾进，垃圾出”一样，输入数据的性质会极大地影响这些系统的结果。

从内存计算到流处理，机器学习和人工智能-分析世界正在迅速变化，为了保持竞争力，利用尽可能多的数据更快地做出决策比以往任何时候都更为重要，优势：如果要在当今的企业中具有竞争力，哪种技术或方法必须成为企业数据战略的一部分？为什么？内存计算是IT堆栈中新的层。在数字化和数据爆炸的推动下，数据处理范式正在发生变化。他们所能提供的见解和行动现在很容易腐烂，无论是预防欺诈还是在数据流发生的那一刻分析数据流。数字化增加了新应用的机会，但也给消除延迟带来了巨大压力。