随着大数据时代的到来对于企业的管理经营、城市现代化管理、国家其他管理领域都带来了比较积极的影响。越来越多的企业经营者期望能够通过数据来帮助企业做出更加明智的决策，而越来越多的用户也希望能够通过大数据思维来提升个人业务。

             行业专家认为，如今的目标是更好得利用现有的数据，以达到诸如：优化产品开发进程或是在市场上推出新的数据导向服务的目的。这些原始的数据最后被转化为与商业相关的数据并且用于商业目的。因此，企业和用户合作制定智能服务的方案和理念。在这个基础上，企业的数据学家和企业的应用工程师一起合作开发用于分析机器行为的模块。为了以最好的方式整合他们的领域知识，与客户的密切协调是关键。

　　     用户可在特殊的专业背景下得到分析结果，从此结果中推出与商业相关的结论，这便是用户所获得的附加值。因此，工程特性在此至关重要。这涉及了在原始资料中数据中识别相关专业的内容。虽然这听起来很简单，事实上分析数据的相关性才是成功的关键。企业与客户共同努力在分析数据上投入了大量时间。简单地分析一般数据的过程还不足以获得一个可靠的机械行为图。其最大的优势也就是为客户创造附加值。在进行人工智能服务的过程中，如果知识与专业领域技巧相关联，那么就能从产生的数据中获得附加值。