随着许多行业随着物联网传感器，无线传输，网络通信工具和云等技术的广泛采用而实现现代化，大量数据也正在流入。这些数据有可能提供有关能效，使用情况的多种见解，如果您愿意的话，数字化转型是能源行业目前正在看到的，它将提供的信息量和信息量，据推测这种转变可用于评估和管理能源使用以及大型能源供应商的运营。

如果您的组织正在启动或扩展大数据计划，那么将房地产，电力和正常运行时间的需求放在首位是明智的。无论您的大数据运营终是驻留在本地，托管数据中心还是在云中，灵活，可扩展，可持续和可靠的基础架构都是确保成功的基础。

分析公司在接下来的五年中，到2023年，大多数组织都希望在云中运行所有分析，但是绝大多数的91％的人认为分析应该以更快的速度迁移到公共云，断开连接在哪里？根据调查，将分析迁移到云的障碍包括安全性（50％），不成熟和性能不佳的可用技术（49％），法规遵从性（35％）和缺乏信任（32％）。其他关注点集中在技术集成和人才方面：30％的人正在努力将遗留系统与云应用程序连接，而29％的受访者认为缺乏内部技能是一大障碍。

大数据对于当今的公司来说意义重大，使用数据来推动销售并提高客户满意度的概念对企业如此诱人，以至于许多组织已开始盲目投资于大数据平台和分析工具，但是仅仅在平台和工具上投入资金并不能解决企业试图解决的大多数问题，只有少数组织真正地从大数据中受益。

机器学习（ML）和人工智能（AI）已从行业流行词汇演变为公司正在实施的战略工具，旨在将数据转化为可操作的意见，近的一项研究证明了这一点，该研究发现97％的大型组织正在对大数据和AI计划进行投资。尽管这些统计数字令人鼓舞，但从技术购买到部署都有很大的飞跃，许多组织在此过程中可能会遇到常见陷阱，实施AI、ML和预测分析时，需要考虑以下三个基本原则。

算法偏差的危险，将算法视为不受人为偏见和偏见的腐败影响的客观，公正的结构是很诱人的，但是不幸的是这种情况很少，由于算法是人为设计的，并且越来越多地通过观察人的行为来学习，因此算法倾向于采用开发人员和整个社会的偏见。