机器学习可以启用新形式的预测分析，并将算法驱动的情报嵌入许多软件应用程序中。但是，没有正确的数据，正确的捕获和处理方法，这一切都是不可能的，机器学习算法使用并处理大量数据，以学习有关人员，业务流程，交易，事件等的复杂模式。然后将此情报合并到预测模型中。与模型的比较可以揭示实体是在可接受的参数范围内运行还是出现异常。

在线世界已成为全球企业的市场空间，事实证明大数据是其拥有和使用的强大的工具集。几乎所有的网站和应用程序都跟踪用户的浏览运动，以记录并随后分析用户的需求和选择，大数据技术不仅包括收集数据，还包括理解和分析数据以创建用户行为模式，只有这样，它才能对企业有用，大数据应用程序开发为开发下一级别的市场研究，原型开发，产品开发和演进，用户获取和营销工具铺平了道路。因此，大多数企业都希望以更新，更具创新性的形式使用“大数据”技术。

数据虚拟化的功能和优势如何使数据处理变得更加轻松和高效，数据湖已成为数据科学的主要数据管理体系结构，数据湖的主要作用是将原始的结构化和非结构化数据存储在一个中央位置，从而使数据科学家以及其他调查和探索性用户易于分析数据。

关于建立一支有效的数据科学团队，您可能已经听说过（并可能相信）这六个常识性的神话，包括从什么，到谁在工作，到他们知道的知识，以及成功所需要的事实，我们都有次接触国际象棋的记忆，规则不是太复杂，但也不是无关紧要的，当我们学习如何设置电路板以及每个部件如何具有独特的特性时，我们觉得我们学到了一些重要而又令人难忘的东西。

CPDA数据分析师应密切注意这四个趋势，因为它们会增加对数据和分析的使用，全球经济的命脉，它推动了产品和服务的发展，这些产品和服务显示出革新整个行业并改变世界的工作，娱乐和生活方式的潜力。我在德勤所做的很多工作都涉及与全球首席数据官合作，以帮助他们更好地管理和增强数据，它们会增强他们使用数据和分析进行业务的方式。

大更大，大数据正在变得越来越大，并且可以成为企业承担的项目之一，面对如此多的风险，您的企业如何才能从大数据中获得的收益，同时又避免了常见的项目陷阱？大数据不仅仅是企业收集和处理的数据量不断增加，大数据项目着重于以比传统企业商业智能（BI）和数据仓库系统更大的规模来分析和与新型数据组合进行交互，既有组织也有新组织都需要投资于使用人工智能技术（例如机器学习）的高级分析和尖端信息驱动的应用程序。