时间序列数据管理继续用于支持跨本地且越来越多的云原生环境的应用程序部署。无论是视频流，实时财务安全数据管理，能源公用事业管理，还是需要为大规模的非常复杂的数据集添加时间戳的应用程序，时间序列数据都将发挥不可或缺的作用。当今的时间序列数据平台通常可通过每秒处理数百万个数据点来用于数据分析和预测。

在过去的几年中，有关数据科学家严重短缺的头条新闻一直很突出。在一个痴迷于寻找下一个大数据创新的世界中，似乎没有足够的数据科学家去满足组织对高级分析和洞察力的渴望，已经提出了各种解决方案，但是许多解决方案似乎缺少了该问题的关键部分：技术人员的短缺涵盖了整个数据分析生命周期。行动起来不仅仅缺少数据科学家或很难招募数据科学家：数据工程师也存在类似的问题，这甚至更加严重，令人担忧和紧迫。

数据科学，机器学习，深度学习和人工智能的神秘面纱，同时解释了它们之间如何相互联系，人工智能在我们的生活中出现了很多年。首先，作为科幻小说，如今已嵌入到真实产品中。此后紧跟着更新的流行语，例如数据科学，机器学习和深度学习。然而，与这些术语有许多误解，大多数人认为他们是同一回事，即使是开始从事这一领域工作的开发人员也很难理解他们之间的区别。

从本质上讲，医学是一个数据问题。诊断和治疗需要尽可能完整的图片，但是该图片是根据患者生活中一些私密的私人细节绘制的。必须保护它们免受滥用。护理人员和决策者也必须立即可以使用它们。围绕这种可访问性和安全性圈是现代数字生活的重要问题之一。

对于企业而言，这是一个艰难的时期，在经济衰退的威胁下，企业需要严格控制成本，同时仍在技术方面进行充分投资以保持竞争力。通过公共云，可以轻松地根据需要上下扩展容量，但是访问看似无限的资源还可以使使用（因此成本）迅速且不可预测地升级。

今天存在的大多数数据都是在过去十年内创建的，而从那里开始，人类数据输出只会激增，到2025年，人类数据的总收集量将达到175ZB。1ZB当然是10亿兆兆字节，即1万亿千兆字节，具体取决于您更喜欢哪种计算方法。