业务问题不断发展，当企业次遇到问题时，对问题的了解很少，有关问题的性质，范围，方法，解决方案等的详细信息都是泥泞的，随着时间的流逝，随着我们开始使用启发式/经验解决问题，它变得越来越清晰，我们对问题的更详细信息有了更好的了解，但是“正确”的解决方案仍然是模糊的，终在解决同一业务问题的多次迭代之后，正确的方法/解决方案变得更加清晰。每个业务问题都在浑浊，模糊，清晰的生命阶段中发展。

功能工程在数据科学领域中占有独特的位置，对于大多数有监督和无监督的学习部署（包括大多数企业认知计算工作），确定培训数据中哪些特征对实现预测建模准确性有影响的过程是释放统计人工智能奇迹的把关者。

人工智能为增强数字客户体验提供了许多机会，AI支持的数字分析助手覆盖了历史客户行为数据，利用人工智能（AI）和神经语言编程（NLP）与用户进行交互，以回答对时间敏感的建议和警报，很快将为增加新技能，并期望其功能会随着积极地从交互中学习而得到改善，并进一步集成到公司的产品中。

基于人工智能的决策平台，解决方案和以客户为中心的洞察力的领先提供商，其性能达到3-10倍，增强了管理能力，并将云和本地平台整合到了一个易于管理的单一数据系统中。

在过去的十年中，数据湖经历了风风雨雨，既然炒作已经过去，并且数据湖并没有说明数据库或数据仓库即将消亡，人们将变得更加阴沉，实用数据是提升业务价值的步，并且越来越多的数据从业人员认识到，从数据湖中提取数据并在其他地方进行处理可能是成功的关键，在这些用例中打开数据湖大坝并将数据提取到其他处理引擎可以带来新的见解。

这是几个地理空间数据概念的简短介绍，涵盖了空间数据库，空间索引以及在NoSQL中使用GeoJSON数据，什么是空间数据？空间数据是对地理信息进行编码以便在位置感知应用程序中使用的数据类型（文件，数据库，Web服务），15年前写一本有关基于Web的地图的书时，我的读者被迫学习大量的新技术，地理学家必须学习技术，而开发人员必须学习领域。其中包括Web服务器，SQL应用程序和一些PHP，但是的“新事物”是使用空间数据，尽管今天流行得多，但应用程序开发人员仍需要了解如何使用此特定于领域的空间数据类型。