许多公司仍在努力从数据中提取价值并将其用于推动战略决策，首先内部数据通常被困在系统和云之间分散的，未连接的孤岛中，这使得解锁它来获得有用的见解变得复杂，耗时且昂贵，结果当今许多企业仅捕获了其内部数据潜在价值的一小部分。

商业智能解决方案一词可以说是骗人的，许多自称为BI的软件解决方案实际上只能为您提供所需的一半，在这里重要的是要区分两种类型的业务分析和智能工具：端到端解决方案和仅仅是前端的解决方案。端到端解决方案主要由平台后端，处理所有数据准备工作的工具和算法以及创建数据可视化和仪表板报告的前端组成。

上行空间：数据素养在2020年是一个热门词汇，您如何定义数据素养，为什么数据素养对组织至关重要？数据素养就是能够有效地理解和解释数据，但是这是一个有趣的问题，因为我认为识字是错误的流行语，公司需要考虑从数据中得出行动，与其将责任由数据使用者理解复杂的数据集，不如将责任全放在那些提供数据的人身上，从而使数据从一开始就更具可消化性和规范性。

在2020年剧变之后，您是否在培养员工忠诚度？从一开始就保证安全性？2021年数字化转型的CIO面临新的风险和机遇，我们在过去一年中看到的大规模数字化可能会被铭记为该流行病对社会影响持久的标志之一，由于这种广泛的 数字化转型，高管（尤其是CIO）面临着许多新的，完全出乎意料的现实，这些现实带来了风险和机遇，我们如何处理它们将对业务成功产生巨大影响，让我们探索五个主要的例子。

随着Cookie即将丢失以及跟踪用户ID的性质不断变化，定位的未来会是什么样？展望未来，广告商必须参考并合并大量用户属性，以做出有关目标受众的预测。这样，瞄准的传统界限将开始受到侵蚀-越来越成为数据科学问题。

分析数据的企业可以深入了解其市场和运营，提高生产力和竞争力，并为客户提供更大的软件功能和价值，有意义的是，此类分析在“数据点”可用，在此数据由应用程序生成或由终用户使用，试图使分析保持分离可能会使企业失去其业务中的响应能力和相关性，另一方面，将易于使用的分析直接嵌入到业务应用程序中，可以在需要的地方提供知识，而那些人可以直接提高运营绩效和客户满意度。