顾名思义，大数据一直是关于范围，规模和数量的，这是我们可以随意使用的更智能的商人精神，如此丰富的洞察力被认为是做出准确决策的先决条件，它使千兆字节和TB级成为主流说法，同时标志着数据处理和管理的一个全新时代的发展，即在应用程序方面具有更大的复杂性和机会。

当今的现代数据科学和机器学习平台不断发展，具有高级功能，可以满足创新市场的新需求，领域中19个顶级平台的15种关键功能，以帮助数据和分析为其业务做出正确的选择，为了确保成功的业务成果并获得竞争优势，当今的企业需要全面，清晰地查看来自其各种（和许多）不同数据源的数据，为什么将不同的数据源彼此分开？实际上，所有共享数据资产都是固有链接的，应该以这种方式进行管理。

金融服务业是受破坏驱动的行业，它的历史充斥着诸如低成本经纪业务，ETF投资工具法规之类的例子，新的金融科技公司，人工智能驱动的机器人顾问以及诸如开放银行之类的法规要求如今是变革的催化剂，而新的干扰必将在明天出现，金融服务公司面临着不断创新业务和应用程序的挑战，以跟上竞争的步伐。

几年前，我开发了一个应用程序，该应用程序帮助公司答复了大量电子邮件，该应用程序使支持代表可以访问一系列工具，从而以小的努力获得响应，初的目的是使整个过程自动化，但是模型很少以100％甚至90％的置信度进行预测，因此销售代表仍需要在几乎每种情况下都检查响应，以提供细微差别，人性化，幽默感，并确保检查以前的响应，很快，“自动回复”变成了“自动建议”，引擎将为模型预测的主题选择合适的模板，并且代表不必寻找模板，而代表可以专注于验证，优化和个性化。

金融犯罪如何影响世界各地的金融机构，以及机构如何转向高级机器学习和数据科学寻求解决方案，我们将更深入地研究机构如何使用数据来领先于金融犯罪，在甚至开始研究使用机器学习（ML）解决问题的方法之前，您需要访问数据，通常越多越好但是如果您要构建监督模型，则需要经过验证和验证的数据以优化流程，对于大多数组织而言，在正确的时间获取正确的数据是一个主要的障碍，让我们看看如何完成此任务。

全球有275家估值超过10亿美元的独角兽企业，这些公司正在改变我们的业务方式，要求每个人都采用更快的创新步伐来创建超个性化的客户体验，而这一切都建立在对数据和技术的更有效利用上，为了保持并保持竞争优势，您需要确保技术投资为公司带来的价值，虽然许多企业在数据科学和机器学习（ML）上进行了大量投资，但很少有公司能够通过其计划获利并从发现的见解中充分实现价值的方法。