同时，森古普塔表示，当今云计算的低成本意味着“你真的可以做那些以前从来不可能实现的的事情。”
（6）机器算法将取代人类分析
森古普塔认为在分析大数据方法有一个有趣的二分法。“有人说，解决这个问题需要成千上万的数据科学家来分析解决，随后，又有人说，采用机器学习就可以做到这一切。这将是完全自动的。”
但是，桑古塔并不认为这些都是合适的解决方案。“没有足够的数据科学家，成本将快速上升。”他说，“此外，企业用户有多年的域名登录经验，并有着对他们业务的直觉。当你请来一个数据科学家，并认为他会搞定这些工作，并告诉你该怎么做。这实际上创造了一个确切的错误，数据科学家们往往无法无法足够了解企业的业务。”
“完美”的数据科学家，是那些准确理解具体业务如何运作，以及其数据是如何工作的，这是一个误区。森古普塔说，“这样的人根本不存在。”
在现实中，森古普塔说，“大多数数据科学项目实际上没有得到实施，因为它是如此艰难，需要几个月得到完成，而当它完成的时候，你所关心的问题是已经陈旧过时了。”
但是，也有过于依赖机器学习问题。“机器学习只是给出一个答案，但并没有解释。它告诉人们该怎么做，而不是为什么要那样做，”他说。“人们不喜欢别人告诉他该怎么做，尤其是神奇的机器。”他说，其关键是不只是答案，而是其解释和建议。
一方面，他说，数据科学家将变得越来越专业化，而这是真正困难的问题。“想一想各机构和企业开始建设了数据处理部门和一些处理部门。世界500强企业也有数据处理部门“或数字加工部门。但他们基本上变成了Excel，Word和PowerPoint。”尽管如此，人们仍然是数据和数字处理方面的专家。
“如果我去摩根士丹利，相信我，那些数据处理和数字处理方面的专家仍然存在。他们只是有着不同的名称和不同的工作，但在真正的情况下，这些人仍然存在，但80％-90％的专家已经转移到Excel，Word和PowerPoint方面，这是全球在大数据方面应该发展的主要原因。”