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如今，许多世界上最有价值的资源都在考虑数据。但是，仅凭数据并不能提高业务价值。这只是一种资源。在本讲义中，您将获得有关人工智能、机器学习和数据科学的非技术性概述。我们将探讨AI / ML开发项目的各个方面，以及如何获取数据并将其转化为知识，然后采取行动。我们将介绍一下：企业如何使用数据、对数据基础架构的新需求、计算机科学和统计学的基本AI / ML技术之旅、所涉及工具的摘要、这些技术如何应用以及它们取得的惊人结果。
试图建立业务架构实践的从业者面临的一个关键问题是如何将其一些概念与其他相关分析实践的概念相协调。当组织试图将业务架构与业务流程管理领域中的现有实践相协调时，可能最常遇到此问题。一些组织开始使用信息技术来自动化流程的BPM实践，其他组织首先采用BPM作为管理规程，然后用信息技术实现它。本文旨在通过定义和阐释它们之间的差异和接触点，为组织开始使用建立这两个分析领域之间的联系提供基础。并讨论其他主题，例如将业务架构和BPM作为管理规程进行协调的方法。
在企业架构实践公开课中我们有近两天的时间来说业务架构师的事情，其中主要包括流程架构和战略架构。要在工作中能真正践行好这些方法，必然会发现一个问题：如何达成一致？如何获取需求？如何分析需求？等等一系列与需求相关的内容。如果你具备了需求和分析能力，那这些问题就很容易解决。也就是说，需求工程、业务分析和业务架构虽然有所差别，也各有方法体系，但是在我看来，它们之间是能力逐步提升的一个过程。