随着越来越多的公司从事大数据项目，对数据科学家和IT的需求也在增加。这些是前四个大数据压力点，CEO和公司董事会希望看到大数据能够带来公司收入，运营和财务绩效方面的成果，管理层想要比以往更快地获得这些结果的愿望，使许多大数据在四个特定领域感到更大的压力。

收集的太多数据将被浪费，这是从您的大数据优化和收集工作中获得收益的简单方法，在大数据环境中，数据收集可以具有不同的定义和应用，一些从业者将其定义为从各种基于Web的来源中刮取数据，以进行数据汇总和分析，在其他情况下，组织会收集其内部数据，这些数据是从各种系统中提取的，在这两种情况下，目标都是从大量数据中识别并分离相关数据项，以便可以在分析查询中使用分离的项。

在数据科学解决方案中与AI聊天机器人和自然语言生成一起使用时，请不要试图使客户聪明，您的目标是设计一个可以直接在其级别进行对话的系统，您近是否与计算机进行了令人沮丧或令人困惑的对话？承认是很愚蠢的，但是有一次我发现自己在Alexa中尖叫， 因为我不喜欢她在告诉我什么，合理地说我知道我的假期计划可能会被雷暴袭击破坏不是她的错，但是当您的计算机像人一样与您交谈时，很容易陷入角色扮演中。对于人工智能架构师，这称为自然语言生成或NLG。

平台机器人程序和概率编程将帮助数据科学家在今年提供“真正的，清晰的价值”，数据科学，也称为大数据，代表了技术是如何从简单的功能（如电子表格功能或文字处理）发展到从组织（通常是大量）收集的数据中收集见解和分析的。这些数据几乎可以基于任何东西。消费者消费习惯，剧院票房记录，气象活动，黑子行为；可以跟踪的任何东西，可以从中收集有用的见解的任何东西。

贵公司的关键绩效目标是否反映了实际潜力？如果答案不是肯定的，那么调整这些目标还为时不晚-在寻求数据科学团队的指导后年度计划周期会重设许多事情，包括您的绩效目标。如果您的公司像大多数公司一样，那么您的目标要么过于激进，要么难以置信，要么过于保守，您可以查看去年的总收入，并决定今年将再增加10％或15％，但是您怎么知道它不应该是20％甚至100％？如果不确定，可以向数据科学家寻求帮助，年复一年，战略家们没有去挖掘大量潜在的收入，成本和运营效率，因为他们没有建立更好目标的好方法。但是，只要方向正确，您的数据科学家就可以做到，如果您有数据科学家目前正在研究涉及大数据分析的解决方案，则可以要求他们确定理

大数据将久经考验的持续改进方法推向新的高度，以下是将分析和CI程序整合在一起的具体步骤，精明的公司使用持续改进（CI）来变得更好已经不是什么秘密了。但是，真正聪明的公司将大数据与其CI周期集成在一起，以达到状态，今天所知的“计划—研究—研究—行动（PDSA）”周期以来已有几十年了，这是实施CI的著名方法。许多公司已将这种方法制度化到其业务的各个领域，其中重要的是其年度计划周期，但在年度改进周期方面，没有多少公司充分利用大数据的潜力。CI和数据是一个值得探索的联合，所以让我们更深入地研究它。