分析一直在改变企业的底线。现在越来越多的公司正在掌握他们对分析的使用，他们正在深入研究他们的数据，以提高效率，获得更大的竞争优势，并进一步提高他们的底线。这就是为什么公司希望实施机器学习和人工智能的原因; 他们需要更全面的分析策略来实现这些业务目标。学习如何将现代机器学习技术融入其数据基础设施是第一步。对于这一点，许多人正在寻找已经成功开始实施过程的公司。
准确地说，客户参与空间中的企业利用人工智能和机器学习来分析对话，包括销售结束和不进行销售的对话，并自动识别自然导致销售的语言或预测销售何时发生。
一个重要的问题是，在使用深度学习算法分析数据时是否利用整个大数据输入语料库。一般的重点是应用深度学习算法来基于可用输入语料库的一部分训练高级数据表示模式，然后利用剩余的输入语料库和学习模式来提取数据抽象和表示。在该问题的上下文中，要探索的问题是通过深度学习算法训练有用（良好）数据表示通常需要多少输入数据量，然后可以针对特定大数据应用域中的新数据进行推广。
目前最广泛讨论的深度学习业务应用之一是自动驾驶汽车 – 从大众汽车到谷歌，每个大玩家都有这个概念。这些系统使用传感器和神经网络来处理大量数据。汽车学习如何识别障碍物并做出适当的反应，通过超出工厂规划的使用来增加知识。自动驾驶汽车系统使用传感器和神经网络来处理大量数据。
最终，如果有足够的数据，机器将学习如何比人类更好地驾驶。
另一个常见用途是图像检测和对象分类，如今的Facebook所见。该公司拥有足够的图像数据，可以深入学习图像检测。目前，Facebook可以非常高的准确度对图像中的不同对象进行分类。