希望您的小企业拥有更大的影响力，并与您市场中的大男孩和女孩竞争更激烈吗？到达那里的一种方法是利用免费或低成本的可用技术解决方案。如果您还没有开始使用数字化所有东西，那么您不是的人。

当您睡觉时，人工智能一直在发展。没什么可担心的，实际上很长一段时间以来，人工智能已经出现在众多行业中，随着开发的改进和转变，包括基于AI的分析（也称为深度学习）和用户反馈，AI正在从不良行为电影中的反派演变为通过睡眠，健康和保健追踪帮助人们过上更好的生活。

数据驱动是一个很好的流行词。我们到处乱跑，组织喊着我们需要数据驱动，并尝试遍历所有数据以找到我们所承诺的金矿块，作为技术人员，我们说服自己，我们拥有大数据，我们需要的开源项目来处理此问题。

数据分析已将自身确立为组织的命脉，从字面上看天空似乎限制了许多新应用程序的使用，包括预测性维护，预防欺诈，自动驾驶汽车，面部和物体识别安全摄像头以及增强现实。问题是85％的大数据分析和机器学习（ML）项目失败，多年来在分析平台上进行了投资，为什么会这样呢？很大程度上是因为企业越来越感到受到数据散乱和他们认为会限制其从手头数据中得出可行的见解的能力的技术的限制，出了什么问题，我们该怎么做才能正确？

从NoSQL出现到现在已经十年了。凭借其横向扩展体系结构，NoSQL甚至使小型组织也可以处理商品硬件上的大量数据。需要做更多的事吗？没问题，只需添加更多硬件。随着公司继续使用越来越多的数据，向外扩展的能力变得越来越重要。还需要注意的是，自NoSQL崛起以来，商用硬件已发生了很大变化。在2008年，英特尔即将发布英特尔酷睿和酷睿双核架构，在该架构中，我们首先在同一芯片中拥有两个内核。回到现在，我们中许多人随身携带带有8核处理器的手机。

终，数据科学使网络安全领域从假设变为事实,在过去的十年中，网络安全领域一直受到FUD担忧的驱使–恐惧，不确定性和怀疑花费在网络安全上的理由是，“如果我们没有XYZ小部件，那么只有在发生不良情况时，您才应该责怪自己。”