在将其用于训练ML模型之前，您的数据必须干净且一致。这些步骤可以帮助您以适当的形状获取数据，将数据转化为见解并不是神奇的事情。您必须首先了解您的数据，并使用它来创建驱动操作的报告，如果您的竞争对手使用机器学习和人工智能来自动推动行动，而您却没有，那您​​将处于不利地位。

机器学习可以极大地自动化从大数据生成见解的过程，这是入门方法，机器学习（ML）的实现通常会被误解，但是对有助于生成数据派生见解的技术工具和过程的知识至关重要，随着大数据量的增加，使用传统分析方法生成见解变得更加困难，机器学习使此过程实现显着自动化的能力可补充大数据的增长，尤其是在了解机器学习基础设施时。

NLP如何被用来帮助企业分析数据？在我们需要分析语音数据的任何地方都使用NLP（自然语言处理）和NLU（自然语言理解）。这可以包括分析文本格式的单词和句子，还可以测量语音的速率，重叠度以及语音的许多其他属性，例如音调和其他语音提示，这些信息可以使我们了解说话者的情绪和行为。使用NLP的典型行业是联络中心和其他面向客户的企业，这些企业会收集大量语音数据以进行分析。

企业在BI和分析中面临的主要趋势是什么？机器学习，数据素养，数据治理和数据目录如此重要，如果要在当今的企业中具有竞争力，哪种技术或方法必须成为企业数据或分析策略的一部分？为什么？

随着火车驶入Exascale站，研究人员开始超越这一即将到来的里程碑，寻求下一个技术突破，意识到当前的系统架构不太可能前进。围绕材料和物理现实的限制意味着，将高性能计算技术带入当前状态的技术进步类型，如果不进行重大更改，就不可能继续下去。

AI技术可以通过允许团队依靠自动化而不是将所有赌注都放在小黑皮书和过时的工具上，从而使从石器时代到现代采购等业务运营电子表格，COVID-19大流行可能已经终止了许多业务流程，但是公司现在实施数字化转型的步伐加快了，在考虑数字化时，至关重要的是要问：什么变化将以小的干扰和程度地保证组织的未来发展来带来的价值，以确保未来的成功？