燃料和通行费计费提供商的主数据的质量和分布。在所示的情况下，应检查直接可用的30,000个车牌的质量，因为它们是在源系统中手动输入的，由于手动检查太复杂，因此通过检查车牌彼此之间的相似性来评估质量，在要素工程中对标签进行了抽象处理，以便仅考虑数字，字母和特殊字符的序列，这样可以将车牌以相同字符序列的组放在一起，然后使用机器学习算法可视化这些车牌组的大小以及彼此之间的相似性，类似的车牌组在可视化中并排在一起。

由于数据驱动的决策几乎需要立即了解情况，因此数据仓库的性能至关重要，而竞争性基准测试现在已成为供应商之间的血拼。鲜为人知的秘密是，始终可以实现可扩展的性能（查询延迟，并发性，负载/访问速度）-如果您可以为此付费的话。

混合云体系结构是一种IT方法，可以将数据中心/私有云和公共云基础架构一起使用，从而使采用者可以灵活地在有意义的地方运行工作负载，例如受管制行业中的客户可能对地理位置有严格的合规性要求，而电信或制造业中的客户则可能面临数据重重性挑战，这些挑战使得集中数据远离其源头成为不可能，在那些情况下，混合方法不仅是理想的，而且是不可避免的。

数字中断正在严重影响媒体行业，不断的技术进步不断地改变对内容的访问和消费，轻松下载以及观看，播放或收听内容的能力既帮助行业巨头迅速满足了观众不断增长的需求，又创造了更多的需求，随着公司致力于其品牌的社交媒体参与和内容的努力，下一步是优化投资，了解社交影响力和问题并跟踪分析以评估绩效，社交媒体分析正在成为理解客户情绪的关键工具。

运行一个商业企业数据仓库，其中包含来自不同地区的不同内部报告系统的汇总数据，数据仓库的年增长率超过20％，预计未来还会有更高的增长，这种增长要求他们不断升级硬件以满足存储和计算需求，而这是昂贵的，另外许可基于CPU内核，因此添加硬件以支持增长需要对许可进行额外的投资，从而进一步增加成本。

客户的业务数据存储在多个ERP系统，旧式COTS（商用现货）PLM（产品生命周期管理）系统和IoT系统中，这些系统分布在不同的地理位置，客户无法集成来自不同源系统的数据以向业务用户提供实时数据，需要大量的人工来获取数据，业务团队必须等待一个工作日才能处理这些数据并执行可靠性分析或准备机器情况说明书（代码以了解是否有任何机器部件正在工作/运行）。