分析数据的目的是将洞察力转化为行动，在利用每个人的优势的综合中结合数据专家和业务用户的优势，在纸面上听起来一切都很好，但是在实践中，终它会产生一个错误空间太大的工作流程，我们称之为洞察力的侵蚀。

每个人都想从他们的数据中获取更多，但是如何做到这一点却会让您挠头。我们的BI实践揭露了分析世界的神秘面纱，并为您提供了可行的操作指南，对于公司中的每个人来说，拥有决策所需的数据非常重要。但是，如果他们只是与数据团队合作来检索特定指标，那么他们会丢失。数据团队可以更快的速度提供更多的见解，但是您将需要知道如何与他们合作，以确保每个人都为成功做好准备。

每个人都想从他们的数据中获取更多，但是如何做到这一点却会让您挠头，在正确的手中，数据是回答重要业务问题的终手段，问题是当数据使用不正确时，它仍会提供答案（只是错误的答案），避免基于不良信息做出决定的方法是改善分析数据的员工与根据该信息采取行动的员工之间的关系。

现代制造业是一种精致的舞蹈，充满了相互联系的片断，所有这些片断都需要运作才能生产出使世界运转的商品。在“移动零件”中，我们探讨了制造公司每天面临的独特数据和分析挑战。

到2025年，黑暗数据的数量预计将增长五倍，企业需要知道如何有效使用这些数据，金融技术行业中数据洞察力，应用人工智能和机器学习的潜力，可帮助客户做出更明智的决策并有效运作。

在过去的50年中，人工智能（AI）经历了一波又一波的大肆宣传，但现在它正处于拐点，并在整个价值链中变得至关重要，人工智能在所有运营层面都扮演着更为直接的角色，而人工智能人才库的增长速度还不够快，2015年至2019年之间IT部门对AI人才的需求增加了三倍。