当您从事数据管理的时间已经很久了，事情肯定会发生变化，实际上，情况已经发生了很大的变化，当我刚开始从事IT时，大多数大型企业使用的主要数据库系统，并且大多数计算是在大型机系统上完成的，然后崛起并成为占主导地位的大型机数据库系统，直到今天仍然如此，但是企业计算的功能已经远远超出了大型机。

“数据处理的法律基础不足”和“确保信息安全的技术和组织措施不足”，这意味着大多数有问题的组织缺乏关键的政策和基础架构组件他们合规，对数十年来狂野实践的回应，这种实践导致对个人数据和旨在将数据引入但不监视其使用方式的数据基础结构的滥用严重猖。

人工智能和机器学习可以为您的业务决策流程进行大规模升级，这是您真正需要知道的，人工智能就在这里，它已经在市场上证明了自己，并且越来越多地考虑到业务而构建，投入AI初创公司的数十亿美元已经产生了影响，产生了利用尖端认知技术的强大工具，这些工具可以使您的业务决策流程得到大规模升级，这项技术的使用比以往任何时候都更加容易，您将不需要斯坦福大学的博士学位来管理当今的许多AI工具，也不会把您踢出办公室。

近年来，大数据与各行业的融合应用不断拓展并出现规模化应用，大数据市场将进入高速发展时期，大数据真正的价值体现在从海量且多样的内容中提取用户行为、用户数据、特征并转化为数据资源。数据分析正是必不可少且至关重要的工作内容之一。

这篇文章涵盖了欧几里得距离，点积和余弦相似度作为NLP相似度度量的使用，当我们将语言转换成机器可读格式时， 标准 方法是使用密集向量，神经网络通常会生成密集的向量。它们使我们可以将单词和句子转换为高维向量，这些向量经过企业，以便每个向量的几何位置都可以赋予含义。

线性代数是数据科学和机器学习的基础。初学者从他们在数据科学的学习历程中开始，以及经验丰富的从业者，都必须对线性代数的基本概念有深入的了解。