作为发展快的技术领域之一，随着越来越少的基于猜测工作做出商业决策，数据科学已经在企业议程中占据上风。随着人工智能 (AI) 等功能的增加和数据科学家工作的边缘补充，该领域对员工来说变得越来越容易，但这在很大程度上仍然需要数据技能培训，我们探讨了该领域专家认为的数据科学领域的一些关键新兴趋势。

随着技术的不断发展和购物趋势的日新月异，电子商务也在不断适应，利用可靠的洞察力来跟上快速的市场变化，企业还在大量点击流和交易数据中部署数据挖掘和预测分析，然而今天的购买旅程不再是线性的，客户在返回购买前在网站、应用程序和设备之间切换、搜索促销代码并浏览评论，捕获和分析所有这些交互对于电子商务参与者来说是一项挑战，尤其是具有多个通信渠道，例如实时聊天、内部消息应用程序、电子邮件、社交媒体等。

数据架构师和数据建模师在数据治理计划中的作用，网络研讨会的重点是将数据治理角色作为您的计划的支柱，提出问题的人分享了他们的观点，即担任这些角色的人必须在积极的数据治理计划中发挥重要作用，我对这个问题的回答是，架构师和建模师扮演着项目合作伙伴的角色，他们的知识、经验、需求和带宽必须以这种身份成功利用。

每天都有如此多的技术概念诞生，我们经常混淆或互换概念，这有时会使技术选择变得比需要的更复杂，沉浸式技术可能就是这种情况，需要进一步定义，AR 在某种程度上是指现实世界中数字内容的叠加，是一种可用于寻路、远程协作和可视化的工具。

随着我们进入大流行后世界的下一阶段，企业的关注点已从保持灯火转向考虑恢复和长期规划，由于持续的危机，几乎每家企业都遭受了财务打击，但是虽然行动和承诺有助于让利益相关者、员工和公众放心，但需要以数据的形式提供确凿的证据，以真正突出如何实现业务连续性，以便不仅能够生存，而且能够蓬勃发展。未来几年。但是他们怎么能做到这一点呢？

IT 与业务线之间的真正合作可以为数字化转型项目和更量身定制的解决方案带来更大的投资回报率，以下是如何开始建立一种文化来支持这一点， IT 支出不会自动转化为有利的业务成果，对于从一年的中断中恢复过来的公司来说，确保 IT 投资实际上有助于实现目标、增加利润和转移其他业务杠杆至关重要，然而与普遍看法相反，技术不是业务成功和增长的驱动力——相反，它应该被视为实现目标的加速途径。