即使涉及的数据量很大，情况也是如此，想象一下用数十亿行或十万列的电子表格来理解。人类甚至不知道从哪里开始。 19世纪初的工业革命造成了人类能力的转变。机器提高了可制造性的质量，提高了劳动力生产率，取代了非技术性的人力劳动力，并且开发出远远超出人类生产能力的新产品。
人工智能正在迅速创造一场平行革命，但这次是基于知识的过程而不是物理过程，对于白领而不是工厂雇员。收集和分析来自交易，传感器和生物识别技术的数据继续以惊人的速度增长，从而对最复杂的组织的分析能力征税。给定数据集中可能洞察的数量是数据点数量的指数函数。
除此之外，总体数据增长与时间呈指数函数关系。不幸的是，世界无法培训足够的数据科学家来满足这种失控的，双指数的分析需求曲线。这种动态推动计算机科学家和数学家们一起研究新的方法来与大量和高维数据进行交互。
今天的假设驱动的分析和手动机器学习算法和统计工具是不够的。高性能计算机和算法可以更快速地检查大型和复杂数据，并能够比任何人都能够更全面地获取洞察力。
简言之，了解清楚企业的核心战略和文化，结合技术制定策略。
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