见解丰富但受监管或敏感的数据位于企业未利用且未获利的私有数据存储中，企业中有近97％的数据未使用，今天有可用的解决方案使企业能够共享数据并进行协作，但是它们要么笨拙，缓慢，无效或危险，这就是为什么数据共享率仍然如此之低的原因，有一些新的解决方案可以使企业从企业数据中获得洞见并解决当前解决方案的弱点，同时在一些地区同时执行诸如GDPR之类的监管标准以及数据居留要求和中东。

在一个高度互联的世界中，数据已成为一种宝贵的需求资产，互联网用户每天生成2.5万亿字节的数据，新技术使我们能够收集，分析和理解许多此类数据，从而加快了一致且量身定制的数据策略的价值，对于企业而言，数据从未像现在这样容易获得，这提供了一个机会，可以从客户的需求和期望到他们的期望和态度来了解更多有关客户的信息，它还使公司可以通过分析绩效以及可以在何处优化运营来改善业务运营。

使您的公司更“以数据为主导”是每个人似乎都在着手的目标，超过50％的CEO认为自己领导着公司围绕分析和数据开展工作，但是传统的公司方法（定期收集数据并定期进行分析）与将数据作为其日常流程的一部分的那些新公司之间存在差异。通过这种新的运营方式，成功传递的数据量以及从原始输入到企业中有形，有用和可操作的数据转换的速度是成功的标志。

大流行使企业与时间赛跑，因为他们在过去的一年中一直在努力为企业树立韧性，以在2021年及以后的危机中驾驭并生存，但是对于许多人来说，当然，这并不意外。事实证明，这一大流行是一场别无所求的事件，而且肯定不是大多数人计划中的一次，但是它应该作为组织的一个教训，这不是个，而且不会是一个破坏业务运作的黑天鹅事件，尽管路线图恢复到正常状态更为清晰，但不确定性仍会持续一段时间，因此企业不能坐拥桂冠，在接下来的几个月中，他们如何度过时间和IT预算至关重要。

与其他行业相比，电子商务初创公司的运营和成长给电子商务带来了一系列独特的挑战。但是，在经营快速增长的业务方面面临许多相似之处。

建立今天的人工智能（AI）平台的过程中，几乎没有什么内在的，但同样基于构图的过程，当今使用的强大的AI模型之一是深度学习，这是一种机器学习算法，可以识别不同组输入数据中的模式，并使用它们来生成有助于为人类决策提供依据的见解，深度学习将大量的人工神经网络应用于数据，从而创建了人类无法理解的计算“黑匣子”。