在商业智能方面，速度并不是虚荣指标，因为数据只有在新鲜、准确和可操作时才有价值，当及时且可用的方式交付给合适的人时，分析和商业智能 (BI) 可以彻底改变组织的决策方式。事实上，根据德勤的一份报告，CEO 使用数据来推动决策的组织实现其业务目标的可能性要高77%，另一方面缺乏数据或不完整或不准确的数据可能会产生各种负面后果，从误导性报告到错误结论再到决策缓慢。

现今社会大数据对于很多企业都至关重要，随之而来的问题就是数据分析师对稀缺，根据报告到2025年数据分析师稀缺人数达到300万人，数据分析师人才便成为了一个热门的稀缺职业，但是不管什么行业都需要有专业的技术，只有掌握了真正的数据分析核心点才会被社会认可，被企业重用，今天CPDA作为数据分析师比较早的培训机构就来为您解答怎样才能做到真正的数据分析人才。

随着数据集变得越来越大和越来越复杂，只有AI，物化视图和更复杂的编码语言才能从中收集见解。在“下一步行动”中，我们将探讨高级分析为下一波创新铺平道路的方式，人脑比其他任何类型的数据都能更好地处理视觉数据，这是好事，因为我们的大脑处理的信息中约有90％是视觉的，与其他刺激相比，视觉处理和反应都更快地发生，有没有想过为什么在凝视电子表格时会很容易挑出图像中的细节而使头部受伤？大脑处理视觉或图像数据的速度快于文本或数字行中数据的速度。

Python 取得了惊人成就的大部分原因今天都说明了它的成功，Python 一直简单且一致，为开发人员学习一门新语言提供可读代码和入门坡道，该语言的这些方面，连同其“包含电池”的理念，为业余爱好者和专业人士在过去 30 年里突破开源软件编程的界限铺平了道路。

公司开始在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 上押下更大的赌注，并且组织对首席数据科学家的期望更高，首席数据科学家的很大一部分职责是管理高级管理层对人工智能和机器学习可以做什么和不能做什么的扩展期望，以推动组织向前发展。

大数据时代，数据分析人才已逐渐成为企业的核心竞争力。后疫情时代再次验证了大数据、数据分析成果带来的应用价值。越来越多的人认识到数据分析已经成为职场不可或缺的重要能力！