人工智能和机器学习的不断增长为组织提供了巨大的价值-有助于理解海量数据集，并找到可以使整个行业的程序自动化的模式，人工智能可以帮助公司为消费者创建无缝，个性化和响应式的体验，无论他们是在度假购物，为大学储蓄还是在考虑购买新车，如果做对了人工智能可以帮助公司在正确的位置，正确的时间，以正确的信息识别，吸引和转化其目标受众。但是做错了，可能会产生意想不到的后果。

大数据这一概念如何能够洞察DDoS攻击并为公司提供有效应对这种威胁所需的工具，拒绝服务攻击就已威胁到世界各地的大小企业，攻击者就改进了这类攻击，我们看到攻击者制造了批严重的分布式拒绝服务攻击，并且他们没有回头，随着技术以的速度发展，大多数企业真正上线以及互联网本身的本质，攻击现在比以往任何时候都更加危险，此外COVID-19大流行迫使各行各业的企业进行数字化，从而扩大了黑客的竞争环境。

公司终于看到了数据分析解决方案的价值 ，并且越来越多地基于硬数据而不是直觉来做出决策。坏消息是，在许多公司中， 商业智能和分析 团队无法满足其业务同事的需求，这可能会导致一些不幸的结果，例如BI团队，恢复为没有适当数据的决策，因为内部客户迫不及待，使用在延误期间过时的数据（例如，季节性问题）寻求答案，因不满足业务需求而赢得声誉，因此被减少或削减–加剧了供应问题，一个潜在的解决方案？自助式BI，仅在几年前，BI工具还很复杂，用户需要大量的技术和分析专业知识，这意味着您的普通业务人员需要与BI或IT中的某人合作进行任何查询或分析，数据通常存储在多个完全不同的源中，几乎没有集成，甚至没有集成，因此

在大多数组织中， 大数据分析的 突破都是在类似于实验室的环境中进行的，这些员工深staff分析知识并可以使用专门的工具，但是当需要将这些突破付诸实践的时候（使它们成为业务运营的持续组成部分），事情往往会分崩离析。

2021年是分析界的分水岭，大数据主导着媒体，即使不是数据科学家的巢穴2021年远见的公司开始将 大数据分析 纳入其战略工作，而不是将其用作战术工具或被动模式，2021年会带来什么？哪些技术仍然有用，哪些将逐渐淡出背景？2021年越来越多的企业希望将分析作为制定更好的决策和推动创新的战略关键驱动力，我们看到以下三种趋势在2021年得到越来越广泛的采用 。

几乎所有其他有关分析的文章似乎都在谈论大数据，关于大数据的这种炒作大部分是有道理的–部分是因为它是下一件大事，而且还因为我们不了解它，当我们考虑大数据时，我们只是认为“数字”很大。我们认为是TB和PB，我们认为巨大的计算能力，我们认为并行处理。我们认为像Hadoop和Mahout这样的大词，实际上这些概念比没有被广泛讨论的概念更容易理解。