透视数据革命，分析和数据管理的进步对我们周围的世界产生了实际影响，这些改进正在推动医疗保健和农业等瞬息万变的行业中的创新，当专业人士沉浸在这个行业中时，很容易将注意力集中在技术细节上，以至于我们看不到大局。由于分析和数据管理的进步以及网络和处理能力的结合，我们的世界正在发生巨大变化。

利用其在线地址管理服务中的数据管理功能，将注意力转向使用预测分析来实时监视和响应在线客户行为，预测分析的圣杯是让个人关注客户在一家小商店里会收到的细节，将注意力转向预测分析，以监控网站访问期间的在线用户行为。

数据科学家必须具备的三项技能，并认为被要求去做不可能的事情会带给分析家的东西，将数据科学视为有计划的职业决策的一部分，在他的案例以及许多其他案例中，数据科学领域似乎对准从业者施加了一定的推动力，数据科学家从许多不同的向量进入了轨道，有些向量进行了明确的统计和分析，而有些则少得多。

企业级的下一代大数据平台必须具有五个关键功能，才能在应用程序层持续创新，作为大数据研究者和从业者，我见证了过去十年中企业计算应用程序的形式和范围的巨大差异，显而易见的是，企业IT组织现在分为两个截然不同的阵营，一方面以数据仓库部署，ETL系统，商业智能和关系数据库为特征的遗留系统继续执行关键任务业务处理应用程序，需要对其进行维护，另一方面，下一代应用程序的先锋在不断增长，其技术要求完全超过了使用传统技术所能达到的要求，这些下一代应用程序不仅将现有的工作负载转移到更便宜的系统上，而且实际上是全新的应用程序，它们通过优化和节省成本来寻找未开发的竞争业务优势来源（例如新的或增量的收入流或增加的利润率

毫无疑问将Power BI变成一个用于进行高级分析的极其有用的平台，新的改进有望使分析人员的工作效率更高，Microsoft正在缓慢地将Power BI变成一个非常有用的高级分析平台，其中主要的功能是能够在Power BI的Power Query数据发现和转换工具中运行R脚本。

您拥有众多的数据科学家，数据工程师，业务分析师和程序员，他们齐心协力研究，鉴定，培训和整理分析见解，但是一旦获得这些见解，您实际上在做什么？您是否具有用于自动部署，维护以及（如果需要）过时的洞察力的程序？您是否有一个程序来管理和重用作为数据科学团队关键R＆D副产品的资产？不仅是终产品（数据集，分析模型和启用的代码段），还包括用于生成数据集，模型和代码的转换，操作和算法，或者数据集的许多版本和迭代，代码位，和在过程中创建（和报废）的算法？您是否有一个程序来确保您的数据科学团队所完成的工作可以被复制，记录和管理（无论如何）？