谁将受到影响，您将发展什么技能来保持自我隔离？我们正处于潜在的历史性变革的风口浪尖，人工智能，无论其种类和研究领域如何，都已渗透到我们的社会中，并从根本上改变了业务开展方式，大小公司都在寻求人工智能，以从根本上改变他们的经商方式以及如何在当今的经济中保持竞争力。

这四个实践可以帮助您的组织快速准备数据以进行分析，并将其算法快速投入生产，很少见到一位对AI和分析技术的潜力感到兴奋的，以推动组织的数字化转型，增长战略和运营效率，基于AI的技术革命的成功-甚至是非常简单的算法的构建-终都取决于数据的健康状况，数据完成各种测试驱动后（或从数据准备步骤中出现），才终有资格进行分析和AI模型开发。但是，在接连进行的调查中，组织继续报告访问，准备，清理和管理数据方面的问题，终使可信赖的透明分析模型的开发陷入停滞。

人工智能是对抗冠状病毒的前沿，从初的检测和预测其传播到努力使曲线变平并快速开发疫苗，人工智能正在以多种方式加速这场斗争，COVID-19的兴起从根本上改变了我们的生活。当前的爆发已导致全球范围内的停工，数十亿人正在隔离以减少传播，自世界各地爆发如此大规模的疫情已经过去了一个多世纪，尽管这带来了无数无法预见的挑战，但这意味着我们拥有一套功能强大的工具来对抗病毒-包括人工智能。

为了加快从更多数据中获取洞察力的努力，企业希望实现量子计算方面的突破。技术准备好迎接黄金时间了吗？量子计算机执行的计算不可能或在超级计算机上花费太长的时间时–科技界和商业界站出来了并引起注意。量子霸权不仅听起来是一项巨大的成就，而且似乎也预示着量子计算机很快就可以投入实际使用了，这在将来是有望的，但现在肯定不是。不幸的是，细节不支持这样的结论。目前世界上快的计算机。IBM立即提出异议，表示如果为该问题配置了Summit计算机，它将在相同的时间内找到相同的结果。计算本身是一个高度专业化的随机数问题，因此，严格来说，它不是那种可以明确证明量子至上的计算方法。

通过提供对相关数据的即时访问，数据自动化可以使业务用户做出更好的质量决策，如今，数据仓库现代化已成为热门话题，这是有充分理由的。随着数据量每年继续以指数级增长，管理所有这些数据的数据系统的数量也在增加。如此巨大的增长带来了组织的主要责任，即管理涉及企业数据的所有维度，例如访问，隐私，安全性，成本，升级，可伸缩性等等。简而言之，管理您的数据企业可能会非常困难。为了支持数据和数据系统的这种扩展，组织正在转向数据仓库现代化。

从实时分析到数据仓库即服务，当今的数据驱动型企业面临许多挑战，如果要在当今的企业中具有竞争力，哪种技术或方法必须成为企业数据战略的一部分？为什么？每种数据策略都围绕着整合实时分析功能而展开，这可能是的竞争优势，今天收集的大多数数据都进入存档层，只有四分之一的企业数据用于分析，其余的变为暗数据，实时分析将提供宝贵的见解，使企业可以在发现商机时（以及在商机消失之前）采取行动，为此，企业需要通过DW的“云化”以敏捷的方式改造其数据仓库（DW）和分析生态系统。企业期望其DW场景很简单。他们需要按需扩展性，高可用性，全面的安全性和基于消耗的定价。云提供了所有这些功能，但是在云上进行DW开发和测试仍然