在全球多个行业中，企业都将移动性作为其数字化转型工作的重点，实际上五分之四的受访企业正在大力投资移动技术，作为其未来数字战略的一部分，原因：移动应用程序的普及率飙升，导致许多应用程序开发人员探索不同的方法和技术来满足这一不断增长的需求。

根据近的分析，仅过去两年就产生了90％的全球数据，数据爆发的原因是各级组织和各种规模的系统和自动化数量不断增加，尽管此数据使在工作环境中更容易获得详细信息，但它也带来了新的问题。

跟踪患者数据的能力对于医生，医院，护理机构甚至物质康复中心都很重要，随着提供者继续从财务，临床，人口统计和社会经济输入中收集大量数据，筛选和解释数据的需求变得至关重要。

即使在游戏的初期，机器学习仍具有广阔的前景，并已被应用到令人难以置信的各个领域–自动驾驶，医疗检查和供应链管理，在许多这些领域中，该技术的应用取得了极大的成功，比人类智能技术更可靠地预测了消费者的需求和流行病的爆发。

大数据的使用在市场上变得越来越普遍，而市场已经严重依赖技术来制定业务决策，在这种不断发展的商业环境中，大型公司现在通常依靠配备高端软件程序的整个数据科学家和分析专家团队来将消费者和公司数据转化为洞察力，做出数据驱动型决策的好处几乎毋庸置疑。但是，有实力的大公司是否可以独享分析优势？小企业呢？该群体占美国劳动人口的一半以上。由于对资源的访问经常受到限制，他们是否被大数据的利益所束缚了？不必要。您不必拥有全方位服务的数据团队和白金级技术专家，即可使数据分析影响您的利润。即使没有大型公司可用的大量资源，小型企业也有可行的方法利用大数据。

组织必须采用的新标准以保持竞争力：六分之九的可用性，或99.9999％的正常运行时间，IT团队从被动策略到可用性的挑战，以及预测方法如何帮助达到新的可用性水平。