数据科学行业中正在兴起的主题和术语，还谈到了重要的技术趋势和学习转变这些技术，从数据和AI到企业的开源，再到新兴的编程语言。

77％的金融服务行业专业人士预计，到2022年AI / ML对他们的业务将极为重要，而目前只有16％的人采用AI / ML模型。显然，金融服务组织具有利用AI和ML功能的动力，但模型仍未部署-这暴露了模型部署过程中的困惑。

商业资产服务行业将服务事件管理流程中的大量未经过滤的原始数据转变为可靠，可操作的大数据并终形成竞争性的5个步骤，传统上，商业资产维护一直让人头疼。持续不断的电话，语音邮件，传真和其他手动流程会导致整个服务供应链效率低下，代价高昂，例如在卡车运输业务中，资产的平均故障时间为四天，其中不到10％的时间用于转动扳手。其余的花在推纸，搜索保修信息，导航孤立的系统和应用程序以及追逐授权和责任上。

从公用事业公司的角度审视大数据，以及在没有更明智的见解的情况下，他们如何无法再为自己或利益相关者的利益服务规模和实时，随着公用事业和能源市场的发展，电子表格的年代进一步落入历史，运营、市场和商业模式的政治，经济，文化，自然和气候变化改变了能源格局，导致了数据作用的根本转变，如今假定的核心功能是能够保存和访问大量不同的数据（负载，客户，需求），并能快速获得见解并采取行动。

互联网是一种技术，设备可以相互连接，并且可以收集来自所有这些设备的数据以用于特定目的。现在我们该如何处理所有数据，目的是什么？我们需要分析数据以得出某些见解，对吗？正是这些见解可以帮助企业制定有关其业务的重要决策。

人工智能正在迅速发展。深度学习的进步将人工智能驱动的世界的想法从遥远的幻想变成了快速逼近的现实，人工智能无论是智能手机上的个人助手还是可以预测我们消费习惯的数据挖掘者，都已与我们的日常生活更加紧密地融合在一起。