美国清洁能源行业更广泛地采用数据智能预示着光明的未来。扩大使用数据智能的可再生能源业主、投资者和融资银行可以更好地解决可再生能源发电中普遍存在的一些缺陷——间歇性、技术故障等——从而最大限度地提高已安装物理系统的产出，并在不损害供应弹性或安全性的情况下提高运营和维护成本的节约。
人工智能和机器学习技术共同代表了美 IG 数据 国和全球可再生能源行业发展的下一阶段。然而，除了提高业主或投资者的利润率之外，所有利益相关者都必须认识到数据智能的本质：演示解决方案大幅减少温室气体排放。
然而，当工作负载包含敏感数据时，合规性和数据泄露风险可能会削弱其热情采用，而这不可避免。CISO 的担忧各不相同，但涵盖了可利用的漏洞——纯粹的复杂性、高变化率和较短的软件生命周期导致的人为错误、内部威胁以及通过漏洞、社会工程和恶意软件注入进行的持续外部攻击。最后，集中采购并不总是带来风险，授权业务部门在压力下开发他们需要的东西，在他们需要的时候，以最适合竞争市场目标的方式开发。