您对算法模型的工作方式了解得越多，就越有机会吸引合适的数据科学家并提高他们的生产力，尽管每个公司的数据科学家的角色和职责可能会略有不同，但毫无疑问，总体而言，该角色融合了数据管理功能，分析技能和熟练程度。

并记住并非所有人都能从数据可视化中平等地受益，只要我一直从事该领域，我们需要成本效益分析或为我建立ROI证明的头脑冷静的学校就将BI的商业利益定义为主要是它具有“加快速度”的能力，并改善决策。

数据科学家是一个非常受欢迎的职位，但是出色的数据科学家需要的不仅仅是强大的分析技能。了解业务至关重要，作为数据仓库从业者，几乎我们所有人都直接使用数据，我们的工作是帮助我们的业务，教育，科学和政府组织收集，集成，存储和/或分析数据，以便他们可以做出更好的决策来增加销售额，防止欺诈，提高安全性，增强医疗保健甚至改善医疗质量，赢得选举的候选人的机会。

在规划数字业务战略时，请考虑以下三个未来业务趋势，以便您可以保持竞争优势，随着即将出现COVID-19疫苗，世界各地的组织正在为后COVID-19大流行时代做准备，2020年企业通过自动执行旧业务流程并专注于数字销售，营销和支持，努力加速其数字化转型计划以维持业务并保持竞争优势。

通过在数据仓库和相关系统中实施新技术，使您的业务更接近实时操作，数十年来，BI专业人员一直在推动报表和分析的刷新和交付越来越接近实时。如今，许多常见的BI实践在很短的时间内（数分钟或数小时）处理数据，包括运营BI，仪表板和度量驱动的绩效管理，这些实践使管理人员可以根据非常新鲜的信息做出战术和运营决策。

实际有多少组织在有意义地利用物联网数据？现在，几乎所有组织都可以访问一种或另一种IoT信号器，无论它们是连接的设备（配备传感器的环境控件，制造设备，遥测信号器等）还是具有传感器功能的资产（例如汽车，卡车和引擎），但是实际上有多少组织在使用此数据？更重要的是，有多少人正在利用其中有意义的一部分？在这种情况下，“有意义”的作用是至少使用25％的IoT生成的数据。