为了程度地利用云，数据和机器学习的优势并将其提供给创新的数字团队和客户，数据湖是的参考模型。我们如何在不失去控制或危害其可持续性的情况下加快其实施和范围？许多数据湖计划将通过使用手工方法（例如特定的编码）并抛开质量问题（例如安全性，治理或合规性）而导致失败。来自数据湖的数据只有在有助于在正确的时间做出正确的决策时才有用。基于开放，集成，协作和安全平台的敏捷且受控制的方法可带来成功。

新冠肺炎疫情之下，数据分析的成果为疫情防控相关部门提供了科学决策的依据，实现新型冠状病毒感染的肺炎疫情可追溯、可预测、可视化和可量化。对疫情防控部署以及对流动人员的疫情监测、精准施策起到了巨大的帮助。从此次疫情，我们不难看出从全球数字经济跟跑者变为领跑者，大数据、数据分析已成为的社会生产力要素，为经济注入新动能。

有58％的接受调查的公司并未实现数据隐私保护。该问题与访问权有关，访问权赋予个人获得其个人数据副本的权利。这不仅使公司感到担忧，还因为：监管机构报告说，数据主体访问请求（DSAR）收到了许多投诉，并开始相应地处以罚款；未能满足此要求将直接对客户关系产生负面影响，针对一年前未对我们之前的调查做出回应的公司，我们还显示，自2018年以来失败的组织中，只有32％的组织已解决此问题。尽管这显示出进展，但也暗示满足此要求可能比预期的要困难，而许多组织可能对这些请求感到不知所措，以至于他们无法以专业的方式交付和延迟。组织正在努力正确实现数据隐私

用数据转变了调查新闻业，设法从历史上的一些数据泄漏中获得的高度分散且未知的数据中破译情报，CPDA数据分析师通过对大数据的科学分析，创新的数据管理工具对大量原始数据进行改造，从中数据分析师提炼出更加有价值的数据为后期的数据分析提供更多的数据参考价值。

CPDA数据分析师以及对学习如何设计现代实时数据分析解决方案感兴趣的任何其他人，事件流和流分析的关键原理和含义，并得出结论，从数据中获取有意义的价值并获得有关事物状态的持续智能的机会在于实时分析，学习和预测的能力与上下文，静态和动态数据一致的事件，本系列文章参考了当今已有的技术和用例，将持续的智能置于体系结构的上下文中。

深度学习”专利的“抢购”。现在我们距离2020年已经过去了一半，是时候进行更新了。在显示2019年的终结果并指出2020年的情况之前，我将首先介绍我的USPTO搜索词，首先，我使用了USPTO的“高级”引擎。其次，我只记住了两个缩写.