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随着更多新兴工具和技术的出现，许多企业正在努力应对当今大数据和数据科学生态系统的复杂性。根据TDWI的最新研究，专业数据科学家的短缺仍然是企业面临的数据科学的挑战之一。
如果有一个行业部门能够从大数据分析中受益，那就是是非营利性社区。但是非营利组织通常缺乏资源，无法真正利用他们拥有的数据。
公共部门的IT支出与日俱增，但大部分投资用于内部部署的大数据基础设施，是时候做出改变了。
美国总统的选举，英国脱欧的投票，巴西总统的弹劾……这些发生在2016年的大事件看起来相当不可思议，但它们的的确确发生了。
之前在科技领域，人们一直很关心硬件，但随着深度学习的优势逐渐显现，GPU将在2017年成为分析技术的重要组成部分。
自助服务就是要让IT脱离企业传统业务带来的障碍，但传统的技术人员可以在定义BI数据治理最佳实践中扮演重要角色。
提到人工智能，人们不可避免地会询问技术对工作的影响，AI会对工作有更加深刻的影响，它会使人们自由从事更多的创造性工作。
科技界的热度仍然集中在软件领域，但如今，机器学习是迄今为止最热门的领域。如果你的软件没有嵌入机器学习，那就真的out了。
数字化转型是当今企业的当务之急，无论何种行业皆是如此，但如今企业在规划和实施数字化战略上采用的方式仍有待提高。
在实施过程挖掘工具之前，制造商西门子几乎无法了解其生产瓶颈。现在，西门子很清楚地了解问题的根源所在。
