AI和ML的普及对您的企业具有广泛的影响。以下是AI推动明年发展的三个重要趋势，随着对其他​​AI应用程序需求的增长，企业将需要投资有助于其加快数据科学流程的技术，但是实现和优化机器学习模型只是数据科学挑战的一部分，实际上数据科学家必须执行的绝大多数工作通常与ML模型的选择和优化之前的任务相关，例如特征工程-数据科学的核心。

在即将到来的十年中，跨行业的业务将发生革命性变化，大部分变化将通过分析来推动，2020年将是一个起点，并将重点关注增强分析，到了十年末，我们有时间反思和回顾过去十年在商业智能和分析领域发生的重大变化。比尔·盖茨曾经说过：我们总是高估了未来两年内将发生的变化，而低估了未来十年内将发生的变化。

到2020年，企业可能会意识到云毕竟不是他们所希望的一切，向NoSQL的迁移将停止，并且ML将投入运营，企业对云的幻想破灭了由于电表始终处于运行状态，因此对云的幻灭将开花，赶赴云端的公司完成了他们的阶段项目，并意识到他们正在运行与以前相同的应用程序，而没有利用新的数据源来使它们充满AI，他们的运营支出实际上增加了，因为人工操作员的节省完全被始终运行的应用程序的云计算资源的成本所压倒，这些资源在本地部署时已被资本化，但现在已成为损益表。

随着组织寻找驱动灵活性，敏捷性和创新的方法，他们可以期望在来年看到这三个趋势，在5G连接的支持下，诸如物联网（IoT），可穿戴技术，自动驾驶汽车和移动技术等技术的进步已导致产生大量数据，这些数据在整个系统，跨越数据中心，云以及近到边缘的过程中变得越来越笨拙。

当今的数据技术为我们数据之旅的下一步铺平了道路，越来越多的公司将赌注押在了云上，以及当今的企业对数据科学的依赖程度如何，再加上生成的大量高级分析和人工智能数据，我们看到在数据管理领域打开更多机会的大门，这是我期待在2020年看到的一些数据趋势。

数据和分析专业人员应考虑这三项行动，以主动规划和准备2020年的主要趋势，我们开始看到越来越多的公司开始接受并迁移到云中。云显然已经成为分析，数据和AI的主要托管场所，迁移到云为组织提供了更好的存储和计算可扩展性。云还为加速采用新技术和提高自动化等组织效率提供了基础，借助2019年的后视镜以及2020年的受欢迎程度，让我们看一下我认为市场可能发生的一些新业务变化以及数据和分析领域的专业人员可以做些什么。