迫切需要对人工智能（AI）驱动的实时应用程序及其环境进行持续优化，但忽略了交付管道的发布后部分（对实时云应用程序及其环境进行持续优化），结果是用户体验下降和云成本飞涨，当员工能够更好地访问数据时，他们终会做出更好的决策，各行各业的公司已经习惯收集相关的历史和业务数据以进行预测和预测未知的未来。他们以如此之大的规模收集这些数据，以至于“大数据”已成为流行语。他们想要很多东西，因为他们想要在任何地方都能得到的优势-谁不会呢？

内存分析如何帮助企业解决数据挑战，如今数据几乎是每个业务决策的核心。但是仅凭每天有超过2千亿字节的数据，说起来容易做起来难。越来越多的公司陷入“分析壁垒”，在该壁垒中生成的数据量太大，无法处理，并且分析得不够快，无法提供可行的见解。

随着城市人口的不断增加，基础设施规划对于所有人的健康和幸福就变得至关重要。当然，运动，适当的睡眠和社交是幸福生活的关键，但基础设施也起着重要作用。研究人员甚至发现不良基础设施与生活质量下降之间存在密切的联系。周到的城市规划和对稳定基础设施的投资，对于减轻贫困和创造就业机会也是不可或缺的。

除非数据管道与存储数据的位置连接，否则它们可能不会有用，这看起来是这样的：假设经营一个跟踪商品的站点，但是您只能每24小时批量导入一次商品价格，没有任何精明的交易者会信任您的平台来就何时买卖做出准确，及时的决定。

数据是新货币，大型和小型组织每天都会创建大量的信息，但是，只有了解的人才能从他们的数据中获取的价值，现在企业比以往任何时候都更加努力地管理从其运营中创建的大量数据。诸如来自社交媒体和视频流平台的新数据流正在为数据中心收集和处理大量的TB数据，从而给已经紧张的团队增加了压力。

数据标记是AI的关键部分。这个基本过程不仅需要花费超过25％的时间和精力来进行ML项目，而且还需要不断增长的专业化和技术专长，良好的数据标签可以带来更好的结果，无论是在自动驾驶汽车，医学成像领域，还是在AI蓬勃发展的任何其他行业中。做得不好，整个系统都会遭受损失。效率低下和不准确变得不可避免，而不良标签造成的主要安全风险可能会使整个项目脱轨。