根据调查的57％，集成非结构化数据是开发AI时遇到的数据挑战，而研究中有53％提到与开放数据平台的接口

只有10％的人认为没有足够的数据，相反问题在于如何处理现有数据，共享数据相关的无数技术挑战和业务风险。尽管存在这些障碍，三分之二的接受调查的高管表示，他们的公司至少某种程度上愿意与第三方共享内部数据，以建立新的价值链，产品或服务，跨供应链的速度和可视性以及改进的产品开发被视为与同行共享数据的好处。

当然并非所有行业都像其他行业一样热衷于此，政府和金融服务不愿意接受数据共享

此外从消费者的角度出发，人们对用于COVID-19计划的数据将如何影响隐私和人权深感担忧，在政府，学术界乃至私营部门中，使数据更加开放和可访问的进步是一个长期趋势。然而，尽管有格言“共享在乎”，但自下而上和自上而下的使数据更加开放和可访问的努力仍然充满挑战。

R（不是Python）是COVID-19相关数据分析的工具，R编程语言在涉及生命科学的人们中特别强大，并且可以选择多种模型类型，数据科学培训公司说，大多数深学习Python在做为更多信息审查的资源。

深度学习和强大的计算技术占有一席之地。正在利用用于处理X射线和其他图像的训练数据集高性能计算可以加快药物测试和基因组测序的速度，免费计算资源可以推动一些计划，其中大多数与药物测试有关。

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