我们研究了产品团队如何探索AI和机器学习，以使其产品更加直观并增强用户体验，人工智能正在以令人惊讶和巧妙的方式改变产品，无论是产品的核心股票市场预测算法，还是外围组件例如通过与患者对话诊断疾病的医疗保健领域聊天机器人，将可靠的AI组件构建到产品中都已成为学习曲线的一部分产品团队必须管理。

一段时间以来，人工智能一直在威胁要取代我们的许多工作，毫无疑问，它在许多领域都拥有强大的功能，但是目前算法的功能仍然有限，人类仍然比人工智能做得更好的一件事是了解其他人类（尤其是在社交媒体上）基于文本的交互以及我们试图传达的感受。在大流行后的世界中，随着公司努力了解和服务于客户，纯AI系统无法取代人为因素，自Covid-19大流行开始以来，企业一直在采取计划以确保尽管出现了新的社会疏离规范，增加的客户不确定性和限制性的锁定规则，但仍可以继续为客户提供服务。

流数据很重要。太糟糕了，这并不容易，尽管有些人坚持认为面向批处理的扮演着重要角色，但多年来向流数据的转移正在顺利进行，在我所看到的所有地方，很明显社区对移动数据的转向正在发生，推动此流传输未来向前发展的公司是SQL，它是内存数据库的创建者，也是主要提交者是一种新的开源工具，旨在通过Spark促进实时管道的部署，为了深入研究向流数据的这种转变。

NoSQL数据库显然正在上升，但是并非所有NoSQL都是一样的，NoSQL数据库的普及其长期跟踪， 在时间的任何机会已经退出NoSQL 技能索引，仍然会有大量的MongoDB和Cassandra出现，但是像Neo4j这样的图数据库呢？图形数据库通常是NoSQL的无名英雄，它的前景光明一刀切的所有人数据库时代已经结束，终大多数具有适当大小和范围的应用程序将使用多个数据库，几乎可以肯定其中之一将是图形数据库。

阅读有关解决大数据分析挑战的代数均衡器的信息，物联网将比以往任何时候都开放更多的新数据源，而将数十亿个数据比特注入企业的数据传输软管正在全天候工作以跟上流量的发展，同时企业希望将这些数据的各个子集附加并重组到能够产生创新业务见解的突破性数据库中。

找出为公司各个部门的汇总数据工作建立良好的业务环境如此重要的原因，由于具有优化聚合数据的能力，企业对数据的决策能力比以往任何时候都高。但归根结底，数据聚合的价值仅在于使用它的人的见识，IT部门无法为用户提供从各种来源聚合的切片和切块数据，然后让他们使用易于使用的分析工具来“掌握”它是不够的。