在与大量数据进行数据匹配时，应考虑可生成的组合及其对性能的影响，数据集成匹配和数据质量组件时，这会产生影响，匹配例程不会以线性方式扩展。

当应用程序接口（API）首次出现时，开发人员将其视为创建可重用软件片段的革命性方法，他们现在可以使用现有功能来开发新功能，而不必为每个新程序从头开始创建新代码，这不仅减少了部署程序所需的时间，而且意味着他们可以利用已经尝试和测试的现有代码。

随着机器学习继续解决常见的用例，至关重要的是考虑将数据操作为实用，可维护的解决方案所需要的工作，为了更准确地预测客户行为，提出更相关的产品建议，个性化治疗或提高研究准确性，这尤其重要，在本博客中，我们将尝试了解机器学习的含义，工作所需的条件以及哪些是的机器学习实践。

中间件被许多人视为过时的术语，但是它执行的功能比以往任何时候都重要。随着整个企业中使用的数据，应用程序和系统数量不断增长，将它们全部集成并消除数据孤岛变得比以往任何时候都变得越来越重要。获胜的企业是使用数据来推动可操作的商业智能的企业 ; 集成数据源和系统以使需要数据的人员可以访问该数据，这是现代业务策略的基石。中间件b 弥补了两个或多个本机无法通信的软件之间的差距。

拥有众多数据分析技能的企业中许多部门的众多人员都希望访问数据以获取商业智能，因此IT有望提供对这一切的访问，但是IT的预算和资源相对稳定。业务期望与IT交付的能力之间的差距越来越大。

为了程度地利用云，数据和机器学习的优势并将其提供给创新的数字团队和客户，数据湖是的参考模型。我们如何在不失去控制或危害其可持续性的情况下加快其实施和范围？许多数据湖计划将通过使用手工方法（例如特定的编码）并抛开质量问题（例如安全性，治理或合规性）而导致失败。来自数据湖的数据只有在有助于在正确的时间做出正确的决策时才有用。基于开放，集成，协作和安全平台的敏捷且受控制的方法可带来成功。