知道一两个关于使用大数据为大型和复杂组织创造价值的知识，为了实现这一业务目标，评估，设计，架构和交付全球数据平台，这将为企业带来规模和速度。该策略的核心是使用技术和数据来推动创新和转型，数据是我们成功的关键秘诀，数据创新计划植根于基层活动，公司应该认识到必须有机地创造增长，而成功取决于与消费者保持亲密关系。

长期以来，压力一直是IT事件响应团队的常态，但在家中的避难所使IT企业的压力水平超出了任何人的想象，突然之间，IT团队不仅在努力保持服务正常运行-他们还在设计新的数字服务，以满足在线流量和需求的增长，帮助企业转向支持远程工作人员，并制定自己的危机应对方案团队，他们自己都在新的远程环境中工作。

可行，可信赖的数据是银行，资本市场和保险业的新货币，现在该对金融服务的数据和数据架构进行不同的思考了，全球各地的金融服务公司都在努力以客户为中心，遵守行业法规，打击金融犯罪，为了完成这些战略优先事项，大多数公司在使能技术（如人工智能（AI）和自动化）上进行了大量投资，以从分析中获得可信赖的业务见解，为物联网做好准备，并在混合环境中管理基础架构。这些计划的成功取决于高质量，准确的数据，因此组织必须具备有效的数据管理和治理功能，以防止暴露和降低风险。

从技能短缺到对隐私的担忧，技术主管今年将需要克服其数字化旅程中的许多障碍，今年肯定会看到技术再次将注意力集中在数字计划上，但是他们为此而制定的流程不会成为成功的扣篮。更糟糕的是，近的研究表明，数字化转型带来的错误是企业关注的首要原因。

尽管对于“数据科学家”的确切构成存在分歧，但毫无疑问，关键因素之一涉及统计能力。美国统计协会的一位专家说，随着数据科学专业的发展，它也将其带入统计学领域。

机器学习提供了一种强大的方法来自动化决策，但是算法并不总是能够正确地进行决策。当事情出了问题时，通常是机器学习模型引起了责任。但是通常，有偏差的是数据本身，而不是算法或模型。