AI和大数据已经形成了一种真正的共生关系，彼此需要相得益彰。

Wired公司联合创始人Kevin Kelly 认为：“如今，在整个商业世界中，每家公司基本上都在从事数据业务，他们需要AI来领悟大数据，并从中找到意义。”

美国知名AI作家Bernard Marr 说过：“过去，由于有限的数据集、非实时的数据和无法在数秒内分析大量数据，而导致AI发展受阻。今天，可以实时访问数据和工具，实现快速分析，从而推动了AI和机器学习，并允许向数据优先的方法过渡。我们的技术现在已经足够灵活，可以访问这些庞大的数据集，以快速推进AI和机器学习应用程序。”

AI和大数据形成了一种真正的共生关系，彼此需要。另一位备受尊敬的专家，Taneja集团的高级分析师Mike Manchett一直在观察AI市场的这场革命，他指出，新一代的工具和平台正在帮助各种类型和规模的企业实现AI。

Apache Spark是AI开发的火花。虽然许多企业基础设施可能还没有准备好，但是开源工具使其具有高度的成本效益和吸引力。特别是，Manchett指出了Apache Spark的广泛采用，可提供内存中的实时查询和大规模的快速机器学习。

AI实现民主。AI不再是博士的专属领域。现在，由于新一代易于使用的工具和平台，技术专业人员可以开始在他们的项目中构建和部署AI解决方案。Manchett说:“今天，我真正感觉到，大数据分析终于触手可及。”“现在有一个巨大的、正在发展的中间地带，聪明的非数据科学家可以在大型实时数据流上高效应用机器学习。”然而，Manchett警告说，AI尚不足以满足非技术业务的需求。“为了实现大数据和AI的目标，你仍然需要理解提取、转换和加载的概念，以及机器学习是什么，可以做什么。”

数据占据了中心位置。数据管理长期以来一直被放在数据中心的后面，作为存储和保护的对象。随着对AI的日益重视，人们认识到，数据对公司的未来也至关重要。Manchett说：“与其他系统管理领域一样，数据流可以有自己的服务水平协议、可用性目标、性能目标、容量不足和安全问题。流动数据具有来源、准确性和大量相关的元数据动态跟踪。这是一个新的世界，随着数据越来越大，提供大数据和大数据流以及自身的系统管理重点也具有实际价值。”

所有数据都将变成大数据。“最终，所有的数据都将是大数据，机器学习以及更广泛的AI——将被应用到各地，动态优化所有内容，”Manchett说。“通过云计算，任何人都可以轻而易举地获得数据，大数据和AI的可能性在我们的生活中变得越来越真实。”然后，AI和机器学习将变得司空见惯。“不久的将来，数据中心可能很快成为一个聚合所有数据的融合主机, 通过实时数据流持续提供支持，同时支持事务记录和机会主义系统的交互系统，尽可能多的自动化智能。”