什么是面向分析工具的数据集成？
面向分析工具的企业数据集成包括用于对不同应用程序、不同数据格式和多个位置的数据执行数据集成过程的软件。这些工具可对数据进行清理、准备、转换和映射。最理想的工具应设计为可以满足从边缘到核心再到多云的数据集成要求，并采用支持数据治理的元数据架构。
這數十年來，作為資料科學基礎的數學和統計理論一直都很重要。但是，最近的技術趨勢使以前僅是理論的工業實施成為可能。這些趨勢觸發了對資料科學需求的另一個層級，以及對資料科學能實現的成就感到前所未有的興奮。資料科學包括：
大數據與物聯網 (iot) 的崛起。商業世界數位轉型，連帶衍生出大量資料，這些資料與客戶、競爭對手、市場趨勢以及其他攸關財務成就的重要因素息息相關。由於資料來源眾多，而且可能屬於非結構化資料，因此非常棘手。即便並非不可行，內部團隊 (如使用舊型系統傳統業務分析師和的 it 團隊) 也難以自行管理及運用。
人工智慧 (ai) 有了全新的使用方式。人工智慧和機器學習 (ml) 曾經是科幻概念，現在已經成了普遍的技術，而且正好能讓大數據方面的困難迎刃而解。資料量、資料的變化以及速度全數大幅增加，找出模式並進行預測的能力已經超出人類認知與傳統統計技術可行的範圍。現在一定得仰仗 ai 和 mi，才能妥善做好資料分類、分析以及預測。
運算能力大幅提升。若非近年來電腦處理能力有長足的進步，就不會有高等資料科學這門學問。其中一項重要的發展，就是瞭解為轉譯電玩遊戲影像而設計的電腦處理器也很適合用於 ml 和 ai。這些高級電腦晶片能夠處理極其複雜的統計與數學演算法，即使用於最複雜的問題，也能快速發揮成效，因此非常適合應用於資料科學。
新的資料儲存技術，包括雲端運算。同樣地，資料科學要能發展，就要更有能力以合理成本儲存各種類型的資料。現在，企業的資料儲存容量以 pb (或百萬 gb) 為單位已經司空見慣，而且資料不分內部或外部、不分結構化或非結構化，這全都是拜混合運用內部儲存與雲端儲存所賜。
系統整合。資料科學緊密連結組織當中的每一個環節，因此，一定要有高速系統整合。自動建模功能運用機器學習演算法預測結果，必須採用專為即時移動資料而設計的技術和系統。得到預測結果後，要能即時將結果傳送到能與客戶互動的應用程式，才能把握優勢。