大数据，人工智能和预测分析的发展造成的数字破坏意味着公司别无选择，只能进行数字化转型，在亚洲争相拥抱这些新机遇和期望的同时，亚洲也将面临信息和通信技术专业人员的严重短缺，预计对工作者的需求将持续增长，而劳动力市场正努力跟上步伐，新加坡政府预计，到明年，新加坡将需要在数据分析，网络安全和开发以及网络基础设施领域再增加15,000名员工。

如果您是技术消费者，那么这是活着的好时机，为此有一个应用程序时代已迅速演变为“为此有10个应用程序”时代，这意味着用户在采用哪种应用程序方面拥有比以往更多的选择，较低的开发和提供应用程序的障碍降低了软件开发商的共同点。

在快速数字化转型的时代，那些无法有效管理和利用其数据资产的公司将发现自己落后了，速度可伸缩性和灵活性是现代数据策略的关键原则，并且需要对业务做出响应的技术和流程。

在几乎所有“数据”用法中，没有数据总比不准确的数据好。至少在没有信息的情况下，您知道您需要获取数据或可以根据有根据的猜测做出决策，当您有不良数据时，您会做出错误的决定，并且常常只有在为时已晚时才发现。

开放的数据湖分析方法将给数据仓库带来（并随着时间的推移超过）使用量，这将给公司带来重大的长期战略利益，当今的组织在多个系统中拥有数据，并且大多数数据现在已经或即将在云中存储，数据通常是结构化和非结构化，静态和流传输以及多种格式的混合，它分散在数据仓库，开源数据库，专有数据库和云仓库中，但是越来越多的数据终将存储在数据湖中，鉴于此企业和企业正在努力避免再次被锁定在专有系统中以运行各种类型的分析，各种规模的数据驱动的公司-从初创到巨人-正在转向一个开放的数据分析湖水接近。

借助可用的技术，数据可以成为金融机构可以用来重塑不良流程和程序的实时按需资产，从而改变其与客户互动和了解客户的方式，在当今的数字世界中，个性化的产品和推荐已成为常态-从要播放的下一部电影到要购买的下一个家居饰品，但是在金融服务世界中，金融机构仍在努力弄清他们的客户是谁，他们所面临的风险以及为他们提供的量身定制的产品和服务，终这是由于拥有孤立的数据而产生的，这些数据会在银行中产生多个不完整的客户数据视图。