隨著大數據時代的到來對于企業的管理經營、城市現代化管理、國家其他管理領域都帶來了比較積極的影響。越來越多的企業經營者期望能夠通過數據來幫助企業做出更加明智的決策，而越來越多的用戶也希望能夠通過大數據思維來提升個人業務。

             行業專家認為，如今的目標是更好得利用現有的數據，以達到諸如：優化產品開發進程或是在市場上推出新的數據導向服務的目的。這些原始的數據最后被轉化為與商業相關的數據并且用于商業目的。因此，企業和用戶合作制定智能服務的方案和理念。在這個基礎上，企業的數據學家和企業的應用工程師一起合作開發用于分析機器行為的模塊。為了以最好的方式整合他們的領域知識，與客戶的密切協調是關鍵。

　　     用戶可在特殊的專業背景下得到分析結果，從此結果中推出與商業相關的結論，這便是用戶所獲得的附加值。因此，工程特性在此至關重要。這涉及了在原始資料中數據中識別相關專業的內容。雖然這聽起來很簡單，事實上分析數據的相關性才是成功的關鍵。企業與客戶共同努力在分析數據上投入了大量時間。簡單地分析一般數據的過程還不足以獲得一個可靠的機械行為圖。其最大的優勢也就是為客戶創造附加值。在進行人工智能服務的過程中，如果知識與專業領域技巧相關聯，那么就能從產生的數據中獲得附加值。