创业企业是一个冒险的提议。这意味着，如果无法以有效的方式完成工作，那么企业将永远不会超过年。业务计划通常可以确定业务是否超过了公司的启动阶段。在创建业务计划时，所有者有时会跳过大数据。这是一个错误，因为大数据的使用可能对公司的成功非常重要。

描述性，预测性和规范性分析的不同类型，并讨论了公司如何利用这些工具来推动其流程和底线的改进。为了强调这三种分析的好处，他将使用公用事业的示例，这些示例依赖于这些方法进行植被管理。

从医疗行业到娱乐行业，公司现在都在大数据和算法软件方面进行投资，以收集和分析分析数据，以增强用户和客户的体验，大约70％的组织在大数据和分析上进行了大量投资，其中大约一半的组织期望获得可观或重大的回报。

我们如何信任机器学习？机器学习模型的探索，评估和解释：机器学习技术是新一代智能应用程序的核心，可将颠覆性业务与既有参与者区分开，如今只有使用机器学习（ML）才能完成诸如产品推荐，图像标记，情感分析，客户流失预测，欺诈检测和潜在顾客评分等业务任务，为了大规模构建这些应用程序，公司正在快速采用创建和预测服务之类的工具，从而使开发人员能够加快创新周期，并将他们的想法迅速从灵感转化为生产。

寻找压缩和解压缩数据的有效方法比以往任何时候都更为重要，压缩数据占用的空间更少，传输所需的时间和网络带宽也更少，在云服务代码中，高效压缩可降低存储成本，在物联网边缘应用程序中，压缩可提高分析性能，在移动和客户端应用程序中，高性能压缩可以提高通信效率-提供更好的用户体验。

智能传感器和互联网等技术使人们能够从科学仪器，制造系统，联网汽车，飞机和其他来源收集大量详细数据。借助适当的工具和技术，这些数据可用于快速进行科学发现，并将更多的情报开发并整合到产品，服务和制造过程中。