随着我们进入数据管理的现代时代，组织开始考虑通过准确，快速且（重要的是）面向其数据消费者的数据集成，质量和治理来有效地管理较小的分布式数据集。

这个简单问题的答案并不那么简单，享有其地位的工具是对海量数据的访问和其机器学习算法，在这两个方面，我们需要是否存在任何不当行为。

数据结构可以整合各种分析功能，包括数据探索，商业智能，自然语言处理和机器学习，数据结构的来龙去脉，以及它们如何适应人工智能和机器学习等新兴技术的发展，好处：什么是数据结构？它与其他数据存储技术（例如数据虚拟化）有何不同？

BA专业的核心是数据挖掘和数据分析，与现在的互联网及大数据相联，主要是利用高深的技术、模型和算法进行数据挖掘和商业分析，服务于IT、互联网、游戏、通信、金融、医药、咨询、零售等各个行业。

每个人都听说过“混合云”一词，但是混合云服务到底是什么？为什么它们对企业体系结构变得如此重要？充分利用混合云计算策略的方法是什么？关键是利用能支持混合云基础架构模型的技术，包括选择正确的数据库，混合云概念是指一种虚拟服务，该服务能够在私有云资源和公共云资源之间隔离和移动处理和存储，以控制成本并实现安全性和隐私性以及规模和弹性的平衡，本质上混合云是两个模型的合并，在公共云中运行面向客户的应用程序以实现规模，弹性和灵活性，在本地或私有云中运行关键任务应用程序以实现隐私，安全和控制。

了解数据库事务，原子性一致性隔离耐久性，它是数据库管理系统中的一个概念，它标识了一组用于保证数据库可靠性的标准属性，属性可确保所有数据库事务保持准确且一致，并支持从处理操作期间可能发生的故障中恢复，这样几乎所有关系数据库都实现了它，事实证明为事务提供支持的自动执行四个属性，我们将学习交易如何做到这一点，在即将发表的文章中，我们将研究如何在存储过程中使用事务来防止数据不一致。