大数据如何帮助物流业为托运人和承运人创造战略优势，独特的预测建模引擎，使各种规模的企业都可以通过。

全面了解了大规模使用机器学习的多种方式。这个概念是由一种非理性但流行的观念驱动的，即有，机器将接管人类的工作，近年来，随着计算能力的提高，使这些技术在Web规模上的实际应用成为可能，因此机器学习和深度学习获得了巨大的关注。

使用边缘HPC将原始数据转换为实时可操作智能的重要性。现在的当务之急是将处理移到数据源附近，并应用高性能计算边缘技术，以便实时洞察力可以推动业务行动，如今，各行各业的公司都能够收集大量数据，新兴的挑战是将这些原始数据转换为实时可操作的智能，从历史上看，挖掘大型数据集以获取商业智能一直是集中式数据中心处理非实时数据以协助非实时业务决策的领域，现在的当务之急是将处理过程移到数据源附近，并应用高性能计算边缘技术，以便实时洞察力可以推动业务行动。

数据科学行业中正在兴起的主题和术语，还谈到了重要的技术趋势和学习转变这些技术，从数据和AI到企业的开源，再到新兴的编程语言。

77％的金融服务行业专业人士预计，到2022年AI / ML对他们的业务将极为重要，而目前只有16％的人采用AI / ML模型。显然，金融服务组织具有利用AI和ML功能的动力，但模型仍未部署-这暴露了模型部署过程中的困惑。

商业资产服务行业将服务事件管理流程中的大量未经过滤的原始数据转变为可靠，可操作的大数据并终形成竞争性的5个步骤，传统上，商业资产维护一直让人头疼。持续不断的电话，语音邮件，传真和其他手动流程会导致整个服务供应链效率低下，代价高昂，例如在卡车运输业务中，资产的平均故障时间为四天，其中不到10％的时间用于转动扳手。其余的花在推纸，搜索保修信息，导航孤立的系统和应用程序以及追逐授权和责任上。