数据是训练机器学习模型的关键方面是一个普遍的事实。尤其是在处理深度学习和神经网络时，质量和数量是影响模型准确性的重要因素之一。

验证并提高效率，情报和合规性，发现正在使用的过程，找出效率低下和违规的地方，持续监控和预测下一个动作，1、连接并提取事件日志，2、集中访问数据，3、借助强大的AI进行预测，4、可视化业务流程，5、无需编码即可定制，6、管理案件。

通过人工智能进行创新，并通过革新他们的服务采购流程来立即节省成本，从而在与技术相关的服务支出中获得更好的结果，IT服务采购正日益成为企业创新的战略支点，而人工智能和机器学习使这一现实成为现实，这些技术和其他令人兴奋的技术使IT部门承担起独特的，高价值的角色，从而重新发明了通常被认为是古老而又必要的功能，当前的全球健康危机凸显了这种复兴的紧迫性，尽管传统的和以材料为中心的供应链在风险管理和业务连续性计划方面拥有更多的历史经验，但服务供应链以前从未在全球范围内看到这种破坏水平。

现代商业智能可从任何地方捕获数据-数据库，云服务，各种商业智能（BI）工具，业务，市场营销和分析应用程序，电子邮件，调查和社交媒体平台，拥有如此众多的数据源，企业很难找到有效的方法来存储和管理结构化，半结构化和非结构化数据，为了解决这个问题，出现了更新和更创新的数据分析平台，以跟上捕获数据的复杂性和数量。

处理静态数据而不是动态数据或“真实”实时数据的风险，数据呈指数增长，我们都知道这一点，我们不断变化的技术需求已导致数据量迅速增加，全球企业已在基础设施和工具上进行了大量投资，以利用数据。

“大数据”不仅仅是科技界的流行语。实际上，大数据的应用层出不穷。它使组织可以得出关于全球趋势的推断并进行相应的计划。它并不是“预测未来”，而是我们很快就会得到的接近的结果。