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今天给大家推荐的内容包括：十大趋热数据分析趋势与四项遇冷趋势概述、2017年移动应用***构建平台二十强、我们该如何规避大数据分析中的那些常见失误和你的企业商务智能软件已经力有不逮的六种迹象等。
一、十大趋热数据分析趋势与四项遇冷趋势概述
原文标题：10 hot data analytics trends — and 5 going cold
数据分析正快速成为IT的命脉。大数据、机器学习、深度学习、数据科学——一系列技术成果的实用性转化都是为了对快速膨胀的数据加以分析。在今天的文章中，我们将从冷、热两个角度出发，聊聊目前数据分析领域中的趋势性动态。
趋热：
1. 自助服务商务智能
2. 移动仪表板
3. R语言
4. 深度神经网络
5. TensorFlow
6. MXNet
7. 微软Cognitive Toolkit 2.0
8. Scikit-learn
9. Jupyter Notebooks
10. 云存储与分析
趋冷：
1. Hadoop
2. 物联网
3. 批量分析
4. Caffe
二、2017年移动应用***构建平台二十强
原文标题：20 Best Platforms for Building Mobile Apps in 2017
移动应用的重要意义已经无需赘述，如今每一家企业都希望构建应用以支撑自家网站与在线业务。面对这样的背景，了解移动应用构建平台并从中选择最为强大的选项自然成为另一项重要任务。在今天的文章中，我们将立足于此，聊聊2017年内移动应用***构建平台二十强。
1. jQuery Mobile
2. Como
3. Appcelerator
4. GameSalad
5. Kony
6. Outsystems
7. Appery.io
8. Bizness Apps
9. LiveBlox
10. Viziapps
11. Dojo Mobile
12. AppInstitute
13. Sencha
14. Mobile Roadie
15. AppMachine
16. AppMakr
17. TheAppBuilder
18. AppYourself
19. Appy Pie
20. Verivo Software
三、我们该如何规避大数据分析中的那些常见失误?
原文标题：How to avoid big data analytics failures
大数据与分析已然成为游戏规则的改变者，它为我们带来洞察能力，足以应对竞争、建立新的营收来源并提供更理想的客户服务。然而，变革当中也存在陷阱，能否顺利回避大数据领域内的失误就成了决定企业成败的关键所在。下面，我们将由问题出发，探讨如何找到一条可行的前进道路。
1. 精心选择大数据分析工具
2. 确保这些工具易于使用
3. 根据具体业务需求对项目及数据进行划分
4. 建立数据湖，但不可克扣带宽
5. 在大数据的各个层面纳入安全考量
6. 将数据管理与质量保障当作头号优先事务
四、你的企业商务智能软件已经力有不逮的六种迹象
原文标题：6 Signs Your Enterprise BI Software Is Below Par
如何证明商务智能解决方案符合企业需求?或者说，哪些迹象预示着我们的商务智能选项已经无法应对规模庞大且快速发展的业务体系?我们显然可以从基础设施、数据管理、分析与内容创建等角度加以考量。下面，我们将从更为具体的角度出发，探讨六种大家需要警惕的相关迹象。
1. 总是产生少数内容类似的报告
2. 图形构建牺牲粒度控制能力
3. 需要IT部门负责处理每项查询
4. 只能够处理部分数据源
5. 无力处理大量数据
6. 缺失客户服务能力
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