数字化转型是本季的风尚。每家公司都加快了数字化运营，收集情报并快速响应不断变化的市场的努力，企业现在可以在10天之内完成以前需要10个月才能完成的工作，随着数据为更好，更快的决策提供动力，恢复的道路铺就了数据，大多数企业都在尝试采用以数据为依据的决策，他们正在招聘数据科学家，购买的工具，并为大型分析项目开绿灯。

执行重复任务的程序对于希望将数据管理任务自动化的企业很有用，从数据清理和规范化到数据整理和元数据管理，随着越来越多的公司了解到机器人流程自动化（RPA）在大数据和人工智能管理和内务管理方面的优势，机器人流程自动化（RPA）越来越受欢迎，RPA初基于3270终端的屏幕抓取功能，因此变得越来越复杂。它指的是提供手动过程类似物的程序。这些脚本创建自动执行任务的机械手动作，这些动作主要是重复性的。从本质上讲，它们是软件机器人。

Spark是2009年在加利福尼亚大学伯克利分校开发的，是一款功能强大的集群计算引擎，以其快速的内存中大规模数据处理能力而闻名，Spark在2013年被Apache Software Foundation收购，目前可作为开源技术使用，除了提供的功能外，Apache Spark还提供了多种编程语言的API，因此它具有跨多个行业领域的业务应用程序的灵活性。

入门高级分析计划似乎是一项艰巨的任务，但是这五种基本算法可以使您的工作更轻松，当涉及到大数据和高级分析的话题时，热闹非凡，顶级分析公司就围绕这些概念的举措可以做什么做出了广泛的写作，这些举措可以为数字时代的企业带来革命性的变化。世界各地的《财富》 500强公司都在大数据和高级分析方面进行了大量投资，并看到直接受益于其公司的收入和利润，问题在于，许多公司也希望取得令人难以置信的成果，但不确定确切的起点，高级分析通常始于单个用例，这包括应用新的数据转换和分析方法来发现数据中以前未知的趋势和模式，当将此新信息应用于业务流程和运营规范时，它就有可能改变您的业务。

机器学习（ML）在公众的想象中获得了越来越多的份额，但其局限性也日益明显，机器学习解决方案可以在广泛的运营空间中提供重要的新功能，但是我们仍然离创建人工通用情报还差得很远，当前的机器学习解决方案非常复杂，可以组合起来创建更广泛的应用程序，但是它们缺乏自行创建有效和可接受的结果所需的实际知识和人类经验，机器学习解决方案中越来越多的部分是“人在回路”功能，其中机器匹配模式，但人为输入确定其有效性并有助于改善结果，这种人与人之间的交互可能会定义未来几年中大多数业务ML使用。

机器学习不仅用于预测分析。也可以将其嵌入工具中以自动化数据管理开发并优化执行如今，机器学习（ML）的大部分努力都是为了支持预测分析，尤其是当分析解析大量多样的大数据时，这是一项重要的实践，它将继续发展和成熟，一些前沿的供应商和开源项目正在将ML驱动的智能嵌入到数据管理工具中。