取有用信息的关键 视觉变得非常重要，可视化是解锁从数据到信息再到知识的路径的关键 第一个预测是数据和分析将继续以惊人的速度增长 这不足为奇，因为所有过去的报告都指出了这种增长和扩张管据分析师称，到 2019 年大数据市场将接近 50B 美元，但最令人兴奋的是机器数据分析的颠覆性力量还处于起步阶段。机器分析将是大数据增长最快的领域，复合年增长率将超过 1000%。” 更多阅读 数据货币化 数据货币化正在改变信息技术就业市场的 7 种方式 对数据科学和数据分析师角色的需求不断增长 大数据如何改变海运业 预测分析帮助新的直销业务蓬勃发展 利用数据发现您的商业模式中的缺点 向基于云的解决方案的转变开辟了机会，而且不会逆转。随着近年来的趋势。
越来越多的公司正在增
基于云的解决方案的使用，同时提取和收集数据的机会提供了从该数据中收集一些信息和知识的潜力。 联合创始人兼执行副总裁调 “向云的快速转变：云已成为首选的信 最新邮件数据库 存储场所。即使在 2016 年，它的快速采用可能还会继续。根据大数据将带来巨大的云增长；前 50 名公共云提供商的收入从 2013 年最后一个季度的 47% 猛增至 62 亿美元” 不难预测，在 2016 年，云以及为数据、分析和机器学习开辟的机会将成为业务的巨大驱动力 2016-2 年预测 应用程序将学习如何让自己变得更好 应用程序将被设计为发现自我改进策略，作为一种新的日志和机器数据分析，在云层，使用预测算法，启用；持续改进、持续集成和持续部署。
用程序将向其用户学习
从这个意义上讲，用户将成为系统架构师，教导系统他们（用户）想要什么以及系统如何将其交付给他们认为高级机器学习是 2016 年出现的主要趋势之一* “高级机器学习，其中深度神经网络超越经典计算和信息管理，创建可以自主学习感知世界的系统……（特别适用于大型、复杂的数据集）这是 HK列表 使智能机器显得“智能”的原因。基于硬件或软件的机器能够自行学习其环境中的所有特征，从最精细的细节到广泛的抽象内容类别。这个领域正在迅速发展，组织必须评估他们如何应用这些技术来获得竞争优势。” 系统使用高级机器学习的能力不需要局限于它在外部发现的信息，它也将是内省的，并应用于系统自身以及它如何与人类用户交互。 执行数据分析的系统需要了解被问到的问题、问题的构成方式以及用户选择问这些问题的词汇和句法。
