在 Gartner 的新兴技术炒作周期中是有原

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另一端是 Salesforce，它长期以来一直是声明式开发的发源地，并带有一些用于高级定制的代码。但在过去几年中，随着它吸收了云平台 Heroku，其优先事项发生了变化。部分原因是企业采用了持续集成工具，开发了涵盖整个软件开发生命周期的自定义工具链。

这一变化让 Salesforce 被排除在外，它拥有自己的 IDE 和自己的开发方法，无法被 Chef 或 Ansible 等工具捕获，也无法由 Jenkins 或 Travis CI 管理。毫无疑问，人工智能已经取代大数据成为企业技术行业最喜欢的新流行语。

毕竟，它出现因的。 虽然在最初几十年进展缓慢，但在过去十年中，人工智能的发 伯利兹 号码数据 展却迅速加速。有人说人工智能将增强人类能力，甚至可能让我们永生不朽；其他悲观人士则认为人工智能将导致冲突，甚至可能使社会自动化，从而导致大量工作岗位流失。

尽管意见分歧，但事实上，只有少数人能够确定人工智能的真正含义。今天，我们被各种微小的人工智能所包围，比如我们智能手机中的语音助手，但我们却不知道或无法感知到这些服务的效率。从 Siri 到自动驾驶汽车，人工智能已经展现出许多前景，并为我们的经济、个人生活和整个社会带来诸多好处。

现在的问题变成了企业如何从人工智能中获益。但是，在公司或个人获得人工智能承诺提供的众多改进之前，他们必须首先从高质量、干净的数据开始。人工智能的成功依赖于准确、干净和经过验证的数据。数据质量和智能必须齐头并进组织目前使用数据来提取大量有助于战略规划的信息资产。