代码将难以管理，并且团队无法及时发布功能，这给压力造成了压力，并终使代码变得更糟，解决此问题的方法之一是进行静态分析，基本的做法是在编译代码之前对其进行检查，以使静态分析与开发人员工作流程更好地保持一致。

数据准备是普遍且受信任的数据分析的关键组成部分。但是，它只是应集成到整个数据分析工作流中的许多重要功能之一，将数据准备视为独立的，分散的任务会对分析成功产生不利影响。部署未完全融入更大的端到端工作流程中的自助数据准备工具，使人们相信，数据清理是线性工作流程中的一站式服务。考虑到当今组织中数据的数量和多样性，这种想法行不通。

开发机器学习（ML）的应用已经需要先进的语言，不同的系统，只能通过选择开发人员访问编程工具的集合，但是现在，可以从广泛理解的SQL语言中直接访问常见的ML函数，这对于面临人才短缺的组织实施机器学习计划特别有用，如何将机器学习工作流程与可伸缩的SQL数据库集成在一起，并展望未来，这将如何为进一步的开发创造机会。

我们心目中的网络中立。一个关键问题是不同类型的内容对网络容量的影响。为了给您更好的视角，我们发现，对于数据中心以外的流量，视频到目前为止是一种数据消耗，并且只会变得更糟，实际上，思科报告称IP视频已经占全球消费者流量的73％，预计到2021年将增长到83％，然而视频的交付方式却大不相同。目前，通过IP传输的视频中只有三分之一来自传统的商业电视服务。

在过去的几年中，我们看到每天提供给我们的信息量呈指数级增长。“假新闻”和“伪造品”已成为我们文化词典的一部分，并提出了一个关键问题：我们可以信任什么？社交媒体和新闻广播中有一些例子，有些人认为这是不可信的。同样的情况也适用于我们与之合作或合作的组织。组织内产生的数据量一直遵循相同的指数增长模式，而业务则在质疑他们可以信任哪些数据以及不能信任哪些数据。

会话存储是大多数基于Web的应用程序的常见组件。在本文的个系列中，我将讨论如何将分析构建到这些会话存储中，以便它们可以实时启用智能决策。我将说明如何实现常见的模式，例如向用户显示正确的内容，使用活动模式来驱动建议/推荐，以及向大量用户发送组通知。