许多高管都熟悉对“人工智能”和“机器人流程自动化”等技术的长篇大论。问题是接下来会发生什么（或不会发生），在过去十年的大部分时间里，关于 AI 和 RPA 的讨论并不总是超出董事会的范围，行业充满了先驱者和组织的混合物，仍在努力创建可行的企业自动化流程和解决方案。

客户满意度是任何联络中心的总括性指标。我们的行业因满意的客户和的体验而蓬勃发展，然而实现这一总体目标总是说起来容易做起来难，而且大流行的破坏加剧了挑战，在这种“新常态”下，客户服务企业如何确保他们完成关键使命并为业务增长和竞争力做出贡献？

随着该地区从大流行中恢复过来，亚洲财富管理行业的观察员会注意到，近几个月来，主要供应商推出的新应用程序显着增加，这里有几个因素在起作用。它们都为财富管理提供商与其客户之间的大部分关系的进一步自动化指明了前进的方向，其中之一就是大流行本身，客户经理无法像过去那样经常面对面地与客户会面，新一代应用程序是填补空白的自然解决方案。

就像一块滚下山的巨石，全球数据流不断加速，COVID-19 驱使我们参加虚拟会议，并且没有办法把那个精灵放回瓶子里——公司必须接受一定比例的员工不愿意恢复通勤到办公环境的事实，有些风险只是更值得。越来越多的技术主导的创新看起来像是其中之一。

利用数据感知执行、数据局部性，并可以显着提高流分析和机器学习的性能和可扩展性，什么是内存计算？从电子商务到车队管理，它可以为企业做什么？我们可以在未来寻找什么？好处：什么是内存计算？是什么促使企业采用它？

首先，什么是数据科学？数据科学是一个多学科领域，它使用流程、算法和系统从结构化和非结构化数据中获取各种见解。它与数据挖掘、机器学习和大数据有关，一种数据科学家 – 负责收集和使用所有这些数据的人员 – 必须在众多学科和领域具有丰富的经验，例如 机器学习、数据工程、数学、统计学、可视化和科学方法，此外他们需要具有高级的计算技能，尤其是在编程方面，拥有聪明、像黑客一样、高效的思维方式是一个很大的优势，让我们来看看每个数据科学家都应该具备的七项基本技能和受关注的技能。