数据代表了当今企业的名副其实的金矿

有效分析后它可以塑造业务战略，提供决策依据，推动投资并实现超增长，尽管当今许多企业正在收集大量数据，但很少有人破解有关如何化其分析以产生关键业务见解并为公司提供动力的代码，毕竟不投资就坐在一堆黄金上有什么用？同样的原则适用于数据，尤其是在过渡到极限数据经济中时，这要求公司采取的敏捷性行动，以便从其数据中获得真实，可操作的结果。

数据的规模、速度和复杂性不断增加这意味着需要新的计算架构来加速数据分析并为企业带来意见

通过CPDA数据分析师大数据思维学习增强AI和机器学习，进一步提高了洞察力，这种见解终会变成可以货币化的决策，产品甚至服务，为了从数据中获得价值，企业需要利用更新的计算架构来实现增强的CPDA高级数据分析功能，例如位置智能，过去访问这些现代体系结构将花费很长时间，并且涉及到漫长的过程：通过采购下订单，等待数月的硬件到达，然后安装和设置，访问环境。

将高级分析，机器学习和云集成到其数据分析和洞察力程序中的企业从数据中获得收益

对于私有云，容器化环境之类的编排技术的使用可以简化操作，当可能无法事先知道所需的资源，以及不同实例类型和配置（包括支持GPU的实例）和配置不断增长时，公共云可提供弹性，并有利于工作负载，随着时间的流逝，随着应用程序包括AI和机器学习，无服务器部署方法将成为常态，而云将在其中发挥关键作用。无论是公共云还是私有云，端点API都会将应用程序指向不同的模型以用于不同的用例和计算，例如将使用在无服务器模式下部署以按需推断的定价模型来实时计算定价。

通过所有这些新方法当今的企业可以选择许多选项来应对数字时代极限数据的爆炸式增长

他们需要利用流数据分析，机器学习和视觉预见才能在云上获得成功的运营，从而使他们更快地看到投资回报，随时随地访问数据可以使企业几乎无所不知，但前提是他们必须快速，高效且高度复杂地对其进行分析，现在处理能力位于云中，企业可以使用始终在线，始终在线的数据分析系统，以获取更强大的，近乎即时的见解，使用容器和编排方法有助于从云轻松迁移到云或构建混合云环境。

对用于数据分析的云解决方案的需求激增，并且现在存在支持私有云和公共云的高级分析软件

企业不再根据数据做出决策了；在当今的极端数据经济中，数据就是业务，成功的公司无论其行业如何，都将首先成为数据公司，那些拥护云计算和云原生思维，以及创建强大的高级分析程序以推动数据分析和管理的公司将成为成功扩展并达到新高度的公司。