有数据可以满足解决么。那么如何用数据来增值呢。为什么我要强调提炼过的数据。

马克·安德森(Marc Andreessen)的一句名言：“软件正在吞噬整个世界。”各行各业发现，分析对保持竞争力至关重要。政府则发现，分析对履行政府义务至关重要。

如果你碰巧在学习机器学习、数据科学、商业智能或者与AI相关其他领域的知识，那你是幸运的。虽然自动化在慢慢蚕食人类的工作岗位，但对AI人才的需求却在加速增长。招聘信息搜索平台Indeed的数据显示，与AI相关的招聘职位在过去三年里翻了一倍。

机器学习是艺术和科学的结合。没有哪种机器学习算法能解决所有的问题。有几个因素能影响你选择机器学习算法的决定。

AI领域当中，也存在非理性繁荣！

人工智能（AI）是真的，而且已经来了。但成功地将AI投入应用并非易如反掌，而是需要彻底反思商业实践。

数据治理和数据质量已经存在了相当长的时间，但这些重要的数据管理实践近来又重新引起关注。Dataversity最近采访了Syncsort产品管理总监哈拉尔德·史密斯（Harald Smith），就数据治理和数据质量的这种复兴和未来发展方向，请史密斯谈了谈他的看法。

据称，Gluon平台可以让人工智能开发人员更容易设计和开发人工神经网络。

商业智能代表了为决策者提供辅助的一系列技术，而数据分析则代表了处理数据的一系列工具，并且作为一个统称，涵盖了数据仓库、企业信息管理、商业智能、企业绩效管理和企业治理。

“我认为，从本质上来讲，AI对人类不是件坏事。”高德西说。他指出，AI没有减少可供人类使用的资源，比如食物、教育和医疗。

你怎么知道哪些数据需要保护？

天气一热，冷饮会不会立马涨价？

Palantir添加了车牌自动识别系统的数据以及加州交通罚单的副本，并连通了美国联邦调查局（FBI）一个与恐怖主义有关的报告数据库。

近年来，有越来越多的迹象表明，科研结果的可复现性出现了危机。对心理学和癌症生物学论文的检查发现，分别只有40%和10%的结果是可复现的。

数据统一可以说是数据分析领域的一个长期挑战。虽然联合式的方法获得了一些青睐，但绝大部分的数据分析从业者希望在分析之前，所有数据都能在同一个地方呈现出来。这意味着，来自不同实体的数据必须统一起来，而问题就出在这个地方。