内存计算与我们处理数据的方式完全不同，而且它处于高级水平。
与使用关系数据库和硬盘的传统方法不同，这种方法使用内存数据库进行计算。
通过中间件软件，可以通过跨不同计算机集群的强大 RAM 进行并行处理。在这里，处理是实时完成的，以提供更好的即时报告和决策。
内存越来越便宜，企业期待实时分析和结果。
这种计算使他们能够拥有一个即时可用、更丰富、更具信息量的仪表板，可以做出即时决策以实现最新的可视化。
5.物联网行业的快速 斯洛文尼亚电报数据 增长和发展
人们普遍认为，我们家中的大多数设备现在都可以通过智能手机访问，而随着物联网的兴起，这一点已成为可能。
微软 Cortana 和 Google Home 等智能设备已经实现了常规设备的自动化。这有助于收集家中的大量数据，以及以适当方式进行分析的手段和指南。
目前，该行业主要专注于创造能够更好地收集、分析和处理数据的新设备。
6. 数据分析相关规则和法规的兴起
数据科学趋势
人们搜索有关其数据隐私的来源探索主题
数据科学趋势的一个主要影响是 管理数据捕获、使用和分析的法律的增加。最近，GDPR（通用数据保护条例）的最新发展引发了管理数据的重要性。
现在，公司必须了解和遵守这些规定，此外，还要研究对现在和未来运营的影响。
如果充分利用这些法律，它们将极大地影响数据处理、分析和处理。这将为充分了解这些法律的数据科学家铺平道路，确保运营顺利进行。
7.增强用户体验
用户体验才是最重要的。通过其众多子领域，数据科学彻底改变了我们所知的用户体验。
科学家必须确定可以采用的最佳策略和方法，以便为用户提供出色的体验。多年来，许多应用程序都采用了这种方法；当结合适当的 UI/UX 设计时，它将带来终极用户体验。
通过自然语言处理 (NLP)，消费者可以询问有关业务的问题。数据发现变得更加容易，可以通过额外的见解和更顺畅的流程挖掘数据。
聊天机器人为用户提供了一种表达想法和发布查询的方式，为企业提供了有效的指导手册。
实时系统使业务运营变得更加容易，因为可以使用所有可行信息生成仪表板。