数据已成为企业很有价值的资产之一。随着数据分析技术的进步，分析师们将很快就能从大量数据中提取宝贵见解。

在武汉新型肺炎持续扩散的同时，美国流感也引起了广泛关注。每一年的流感高发期及其对美国公共健康的影响，往往都与病毒本身一样令人捉摸不透、难以预测。

如今，企业通过数据洞察力增强产品功能，从而利用大数据分析来保持在竞争激烈和动态市场中的相关性。企业竞相采用人工智能实践来挖掘数据并提取对他们有帮助的信息。

一个有效的预测分析程序需要数据分析生命周期中商业用户的参与和支持。考虑以下10个步骤，有助于发现促进分析活动成功的基本元素。

人工智能和预测分析等技术如今包含在许多存储产品中。人们需要了解这些技术如何为自动化存储提供帮助，哪些功能有用，哪些产品具有这些功能。

如今，认知学习的应用比以往更为普遍。通常意义上讲，认知学习与认知计算就是涉及AI技术与信号处理的操作过程或技术平台。

我们已经性接触过众多围绕着大数据和预测分析的公约、挑战、目前流行的思维理念、以及商业模式的文章了。然而，除了对于大数据的恐惧、怀疑、不确定性以及对于大数据概念的大肆炒作之外，目前，已经有一些企业开始把大数据分析技术用在一些非常规的领域了。

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