在2000年代，Web 2.0的革命以及电子商务和广告技术的兴起使公司不仅要存储交易记录，还要存储与客户，网站或通过电话或亲自进行互动的记录。其中一些互动（例如展示广告和市场营销电子邮件）是被动的，即使未单击也是如此。这些交互数据的添加迅速将行数推升至数十亿个规模，这开始使大型公司的传统SQL数据库负担沉重。

IT行业的变化之一就是采用公共云基础架构的企业，公共云基础设施和服务的年消费额将实现22.5％的五年复合增长率到2022年达到企业370B $的市场规模转移到公共云来提高灵活性和降低运营成本，但这些胜利是取决于云采用策略，严酷的现实是叉车式部署本地IT堆栈并将其放置在云中的虚拟服务器上并不能使业务变得更加敏捷，数据驱动或运营效率更高，同时现代公司已经悄悄地拥抱了一个全新的运营分析世界，它彻底改变了企业收集和使用数据的方式。

好的技术是不断发展的，伟大的技术是革命性的，在两者之中，只有第二个具有破坏性，导致IT基础架构中断的因素之一是数据和数据存储技术的增长，这是大数据，互联网和数据分析计划的推动。

您是否知道人工智能和机器学习可以检测出刷卡的人不是您？没错，正在开发系统来标记看似欺诈的交易，以便银行可以在损害加剧之前召集消费者并进行控制。从冰箱到汽车，一切都变得越来越聪明，银行和金融服务业就不能落后。在这十年结束之前，人工智能和大数据将彻底改变银行为客户提供服务的方式。

提取，转换和加载（ETL）是从一个系统获取数据并对其进行更改的方式，以使其可以与新系统中的其他数据集成，由于它是自动化的，因此您可以以更敏捷的方式处理规模。由于专注于数据仓库，在1990年代，它成为商业软件中的缩写，行业中许多人已经将ETL与内部部署数据仓库联系得太紧密，并认为它在Cloud世界中没有地位，但这是一个错误的假设，今天，ETL更加重要。

随着企业越来越依赖数据来帮助他们变得更加聪明，企业中涉及数据技能的角色变得越来越受欢迎，将计算机科学和社会科学的世界融合在一起，我接受过培训的行业/组织心理学家被教导利用研究方法和高级统计信息来更好地了解工作中的人们，并利用这些见解来改善工作场所，如今所未有的计算能力和先进的分析技术，着潮流并在许多涉及更广泛的数据科学应用程序的公司中着CPDA分析，以更好地了解消费者的行为和业务绩效。