虚拟化基础架构的真正好处是获得的性能比率，这只有通过优化VM使其有效运行而不会损害其他托管资源，才有可能，虚拟化对IT的影响是深远的，并且每年都在继续增长。基于云的服务的大量增长在一定程度上推动了许多行业的发展，许多行业都渴望将其现有服务器基础架构迁移到高密度，占地面积小的硬件，以巩固其物理服务器的占用空间，同时降低管理和维护大型服务器的成本农场。

了解为什么有关人工智能趋势的预测包括面部识别，遗传，隐私和AR，随着越来越多的企业在日常运营中意识到人工智能（AI）的优势，对用例的需求将增加并带动AI市场，随着我们看到这项年轻技术蓬勃发展并进入更广泛，更高级的用途，人工智能的飞跃将继续，2020年，公司将密切关注可帮助其业务发展的可靠AI用例-它们应加快ROI并将风险降至。展望2020年，这将是AI扩展到企业以及概念验证实验室之外的一年，看到了2020年AI的七个主要用例趋势。

数据科学技术的格局正在发生变化，但并不总是像我们想象的那样快，另外是时候掌握Python了，虽然对数据科学技能的需求不断增长，但这种需求的性质大致保持不变。考虑到数据科学领域中技术的兴衰起伏（还记得Hadoop？），即使在一年的时间里，我们也可能期望看到技术偏好方面的更多差异。取而代之的是，我们发现了（某种程度上）显着的停滞状态，这种停滞状态不断提醒我们：学习Python从来都不是一个坏时机。

容器如何使DevOps团队免于担心针对特定环境调整应用程序的问题，从而使他们可以专注于开发和创新，容器使您可以将应用程序从一种环境转移到另一种环境，同时确保应用程序平稳运行，考虑它们的一种方法是运输集装箱。在引入标准化的运输集装箱之前，产品运输的大小各不相同，这使得从卡车到船舶，火车再到卡车的运输变得非常复杂。使用标准化的运输容器，现在将运输容器从一种运输模式转移到另一种运输模式已是小菜一碟。

目标是聘请有才华的数据科学家，但是当那种人才妨碍完成工作时，您就会遇到问题，与困难的人打交道是管理中挑战性的方面之一，但是对于部署由大数据和算法超级明星组成的数据科学团队的公司来说，这可能是一个不变的现实，他们知道自己擅长工作，您很快就会意识到，尽管您的目标是建立一支具有所需专业知识的优秀数据科学团队，但您还需要确保每个人都能完成任务并与他人保持良好的合作关系。

将所有数据分开保存会妨碍良好的分析。了解如何克服消除数据孤岛的四个关键挑战，如果要从大数据中获得可行且有影响力的见解，则必须具有与特定的评估其数据算法高度相关的数据聚合。发生这种情况时，就会出现数据突破，数据孤岛是这种洞察力的障碍，几乎每个公司都存在数据孤岛，但是对于大多数组织来说，打破这些孤岛仍然是一项重大的工作，这是您的企业如何克服打破数据孤岛的四个关键挑战。