TechTarget网站编辑，重点关注商务智能、数据分析和数据可视化技术。
有偏差的数据样本或模型开发实践可能会给对人工智能感兴趣的企业带来麻烦，并削弱该技术的投资回报。
科学研究人员需要强大的大数据架构来应对挖掘和分析基因组数据的挑战，有人说Apache Spark引擎非常适合这项工作。
Facebook通过运用贴近用户的商业模式，为他们量身打造内容和广告。随着社交网络公司的发展，其强大的网络优势很大程度上依赖于深度学习模式。
虽然Spark的应用对企业而言已经并不陌生，但对于一些企业来说，这项技术可能还是比较“前沿”。
美国商业分析软件公司Sisense认为，机器学习算法可以提高数据发现体验，这一举措很快将成为自助服务分析的新标准。
如果企业想要从人工智能和认知计算中获取利益，就需要在部署漫长而昂贵的项目之前，制定一个切实可行的计划。
为了应对来自客户和不断发展的软件市场的压力，Tableau的数据可视化和发现工具的定价结构正在发生变化。
学校的认证标准越来越苛刻，数据报道不尽如人意，没有一线老师在日常工作中收集和利用数据，他认为很难维持认证。教育标准和数据在教学中的使用是两条并行的路径，它们正在逐渐演变。
在过去的几年里，认知计算工具已经有了突飞猛进的发展，但围绕AI平台建立真正的认知业务还有很长的路要走。
随着越来越多的企业了解到高级分析的优势，企业对易于使用的工具的需求也在增加。 首先接受这一趋势的供应商是在商业智能领域，自助服务成为商业智能的实际标准。
