很快学到的一件事是，成功和失败可以说是非常相对的，例如当您查看酒店的预订时，大多数转化率只有30％到40％，这是相当标准的数字，归根结底如何定义失败就是如何处理那些失败的预订，从事销售和市场营销工作已有15年之久，而我注意到的是，在数据方面，失败并不是真正的负面结果，而是一个可以释放更多价值的学习机会。

如何机器学习与数据科学带来精彩潜在的个性化营养的世界，营养在健康和保健中起着关键作用，与饮食有关的疾病是美国常见的死亡原因，仅饮食一项就成为世界范围内导致过早死亡的主要危险因素，幸运的是与不良饮食有关的健康状况几乎总是可以预防的，但是个人必须了解饮食与疾病之间的联系，才能做出适当的生活方式和行为改变。

COVID-19已严重破坏了B2B供应链。在困难和流动的情况下，难以预测因业务关闭而造成的地域差异和时间安排，根据不平衡的需求和库存状况调整计划以及调整履行方法，除了供应链问题，我们还目睹了向电子商务的重大渠道转移，在大流行开始时，与那些没有努力在电子商务平台上建立自己的客户的公司相比，那些能够在线下订单并投资了高质量在线客户体验的公司处于更好的位置服务客户并有可能获得一些钱包份额，当前的COVID中断加剧了这种功能上的差异。

是否想改善您的决策过程？如今，如果您想保持竞争力，那么直觉已经远远不够，大多数组织意识到，数据应是其决策的核心，借助几乎涵盖企业各个方面的技术，您可以使用其生成的数据来准确查看组织中正在发生的事情，并使用这些信息通过测试不同的方案及其成功来使您的业务更加敏捷，您不一定非要成为数据科学家才能获得回报。您可以采取一些简单的步骤来使业务决策更加以数据为依据。

就复杂的流程而言，运输和物流行业是复杂的行业之一，实际上，由于缺少用于数据集成，企业和洞察力提取的系统，从事该行业的公司经常会收集大量无法有效使用的信息，为了大致了解周围有多少信息，请考虑运输和物流公司除自身内部运营外，还经常提供第三方物流，与几个不同的合作伙伴机构合作，拥有自己的车队，与车队公司建立伙伴关系，以及更多的。所有这些共同构成了许多内部，合作伙伴和客户数据，这些数据可以整合在一起并进行调查以获取高度特定的信息，也可以在混乱中丢失。

当今的企业在数据方面面临着一个严峻的问题-他们应该继续保持现状还是投资于可加速未来成功的新技术？ 长期以来，存储大量数据的成本高昂，但是近五年的创新极大地降低了计算和存储的价格，结果自互联网兴起以来，如今正在生产和存储的海量数据为企业提供了的机会，企业如何无法利用其数据以及为什么企业成功的未来取决于您的数据团队。