品牌需要如何通过内部数据和分析来取得适当的平衡，向更加私密的网络转变的步伐很快，为消费者提供了新的保障，同时也为广告商带来了新的挑战，消费者是这一转变的直接受益者；在决定他们的隐私级别时，他们将拥有选择权，品牌也将受益，他们可以专注于为近年来日益重要的方数据构建资产，并发展与消费者的直接关系，随着我们接近这种转变并且数据生态系统变得更加复杂，品牌将需要通过内部数据和分析来取得适当的平衡——配备合适的人才并授权他们前进的方向——同时也寻找第三方专家合作以加强他们对这些数据的理解，如果品牌想在数字优先的世界中取得成功，这种双重方法是关键。

人工智能增强的网络安全是 2021 年及以后的必需品，显然业界同意——你会在市场上找到无穷无尽的 AI 安全平台，供应商使用“人工智能”一词时的真正含义是什么？人工智能可能是一个流动的术语，有时对不同的人有不同的含义，尽管网络公司的营销团队正在利用这种模糊性来发挥自己的优势，但在涉及到这些平台的实际实施和使用时，技术和承诺却经常发生从真正的科学意义上讲，它不及 AI。

在您的组织内组织、规划和建立卓越的数据分析团队，在这个新标题中，亚当森提供了一个易于理解且富有洞察力的路线图，以构建和领导一个成功的分析团队企业首次涉足分析领域或无数次重新启动团队以寻求成功的组织所需的任务、策略、方法和框架，关注战略、流程和人员的三大支柱及其在构建分析团队的迭代和持续努力中的作用，反复强。

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。