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。

在开始数据科学平台评估流程之前，利益相关者应该集思广益，以确定相关用例、制定需求并优先考虑对业务的影响和价值，理想平台的选择在很大程度上取决于可用资源、公司的数据架构以及目标用户的技能。

随着企业采用数据驱动的策略，对熟练的数据科学家的需求量很大。某些技能将使他们不可或缺，数据科学家在各行各业的需求量很大，今年数据科学是劳动力中第七大需求技能。

作为一个行业，我们在倡导和教育公众了解数据隐私的重要性方面取得了长足的进步，为保护消费者做出了善意和重要的尝试，但是我们专注于错误的事情，我们倾向于关注通过更严格而失去的东西 数据规则，我们没有足够关注我们从数据小化练习中获得的收益，减少由不必要的数据产生的白噪声，更可验证的数据洞察力，以及为更安全、更清洁的数据收集过程创建框架的机会。