仅十年前，对于数据库管理员来说，如今的业务量似乎是难以想象的。在我们曾经谈论兆字节，千兆字节和TB的地方，今天更多时候我们谈论的是 数百 TB（甚至不是PB）的数据。不断变化的新数据流已使旧系统不堪重负，导致数据仓库架构师和数据库管理员开发高度专业化，特定于平台的技能来创建解决方法，自定义工具和新功能。

经常在消费者的背景下考虑网红营销，广泛使用社交媒体平台吸引，类似的营销策略可能会影响您决定改用新的胆固醇或血压管理药物的决定，因为您可信赖的心脏病专家因其更高的疗效而推荐了当前的药物，主要挑战是确定这些影响力枢纽，了解每个枢纽所附属的社区并确定营销活动的优先级，以通过枢纽有效地推出新产品或服务。

进入作战室由于您的季度数字似乎在讲一个与预期不同的故事，因此整个团队都将上任，报告显示，特定地区的营收增长似乎超出预期，但全球经济放缓的消息表明情况恰恰相反。

如何利用数据进行资产绩效管理，防止信息过载和组织注意力不足对每个企业都至关重要。对于能源行业，尽管可以访问比以往更多的数据，但组织仍在努力使用正确的数据。对于诸如资产绩效管理之类的关键系统而言，这成为一个问题，如果设备操作员的数据集不完整或不完整，则预测，访问和分析资产如发电机状况的能力将降低，将角色所有权，协作和决策流程整合到数据算法支持的APM应用程序中也很重要。如果您在传统的非数字本地产业中工作，您如何帮助您的公司掌握这种方法的改变？

如果您遇到麻烦，您愿意打电话给您的律师还是他的AI助手？正确的答案并不像人们想象的那么明显。法律是无所不包的，尤其是在商业世界中。不管我们是否意识到，商业都是在法律的阴影下进行的。但是，法律仍然是主要由人类从事的领域之一。但为什么？毕竟，法律工作在很大程度上是标准化的。机器肯定能比律师助理更好地浏览大量文件。有了技术，律师已经比以前更有效率。随着机器人律师变得越来越聪明，能力越来越强，法律数字化的趋势有望继续。

今天的企业淹没在数据中。各种类型的公司不仅在生成越来越多的文件，而且文件大小也在迅速增长。例如，一个游戏文件的大小可以为80GB。使用为本地，非协作环境设计的传统方法来管理大量数据是一个挑战。