关注商务智能及虚拟化领域技术发展，专注网站内容策划、组稿和编辑， 负责《数据价值》电子杂志的策划和撰稿。喜欢桌游，热爱音乐，吃货一枚。
关于商业智能数据的治理，私营企业可以从公共部门的数据管理实践中吸取宝贵的经验教训。
欧洲联盟通过《全球数据保护法规》已经有四年的时间，尽管严格的法律不会直接影响美国企业，但是在2018年5月正式颁布时，可能会带来相当大的间接影响。
大数据系统中，数据并非唯一需要管理的内容。数据科学家和其他用户所运行的查询也必须进行监控，以确保他们不会在Hadoop和Spark集群中陷入困境。
随着特朗普政府和国会与互联网服务供应商合作的展开，逐渐放宽了对用户搜索历史的管制，数据领域可能会进一步扩大。
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。
进入数据分析的新时代，企业需要听到数据的声音，能够对庞大的数据源进行深度分析，将数据真正应用于现实并基于数据做出真正有影响力的商业决策。
6月15日，爱加密携手安百科技举行了主题为“洞悉未知风险，共建生态安全”的战略合作发布会，并在会上推出了共建网络安全生态的“应用安全+”理念，旨在打造应用安全闭环新生态。
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”。
