摘要： 隨著越來越多的組織採用大數據技術處理大量、快速、多變的信息資產，通常很快就會面臨如何從中獲得洞察力和商業價值的問題。
Talend公司產品高級總監Jean-Michel Franco為此表示，「大數據技術自然可以帶來高級分析措施。但當組織可以捕獲有關可以改進業務主題的大量信息時，不要只是了解事物表面，還想發現事物本質，找出根本原因，預測將要發生的事情，並準確地解決問題。而人類在沒有機器幫助的情況下獨自完成是很難做到的。」而人工智慧技術已經成為一種理解信息的方式，並且實際上成為一種需要大量數據才能實施的學科。
因此，大數據和人工智慧技術總是結合在一起是很自然的。商業轉型和外包諮詢服務商PaceHarmon公司總監JP Baritugo說：「大數據和人工智慧之間存在著緊密的關係。大數據是燃料，人工智慧是手段。」
但是在這一過程中，人們對人工智慧和大數據如何協同工作產生了一些誤解，導致潛在的混亂，IT領導者應在採用數據驅動型策略時進行澄清：
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