在数据整合和完整性的全球，公布的一项调查结果1，突出企业面临成为数据驱动的组织和解决这些挑战所面临的挑战，显然企业知道数据的重要性，三分之二的人报告说他们每天都在使用数据，然而这些中有78％表示他们在使用数据方面面临挑战，超过三分之一的受访者表示，他们根本没有使用数据来制定决策。

过去的12个月为整个制造业带来了新的挑战和巨大的变化，COVID-19大流行和相关的干扰转移了所有企业（尤其是供应商和制造商）的工作重点，结果许多供应商经历的数字化转型揭示了关键的新兴技术，实用的解决方案以及更有效地运作的新机会，这些经验将继续推动行业向前发展，因为预计公司将继续适应不断变化的动态，今年三种趋势可能会超过大流行并占据主导地位。

机器学习工具可以准确评估麻醉患者的意识障碍，机器学习可以测量麻醉患者的神志不清，从而使麻醉师可以优化药物剂量，麻醉药物作用于大脑，但是大多数麻醉医师依靠心率，呼吸频率和运动来推断手术患者是否保持昏迷至所需程度。

利用交通运输和物流行业所捕获的大量数据的好处是不能夸大的，对于这个碳密集型行业来说，一个非常重要且经常被忽视的好处是能够使用分析技术来减少碳足迹，这在财务和声誉方面都有影响，将数据分析与流程自动化相结合有助于提高效率，降低成本，简化运营流程并改善托运人，承运人和经纪人之间的沟通。

涉及自动学习复杂问题的自学习人工智能（AI）平台的快速发展现在使信息和业务经理能够快速从文档中获得真正的洞察力，而与语言，所使用的计算机文件格式以及文档是否包含机器无关印刷或草书手写，或两者兼而有之，这是从根本上改变组织的方式，以应对企业对数百万个文档进行识别和分类，然后在无需任何人工干预的情况下提取和验证信息的方式，从而提高了生产率，准确性并节省了资金。

无论员工坚持9-5的例行工作还是工作时间更灵活，IT中断都可能对整个组织的运营造成巨大的成本和严重破坏，此外，这不仅使生产力停止，而且中断的受害者也无法继续为其客户提供服务，这可能会导致失去信任，公司如何减轻IT中断带来的影响，并终避免将来发生此类事件。