如果您的数字化转型策略不能反映的行业变化和相关机遇，请重新考虑您的路线图，这五个趋势可能会导致您转向，随着我们逐渐回到COVID后的世界，IT应该提高自己的潜望镜，并回顾行业趋势，当许多企业忙于转移到混合工作，更新业务流程以及适应客户需求的变化时，进行创新，改善客户体验，推出具有数字功能的产品以及成熟的机器学习功能的机会可能会退居二线。

数据科学的范围正在遍及每个行业。这意味着无论您身处哪个行业或业务领域，都需要考虑哪个数据科学平台可以有效地帮助您利用数据来做出更好的业务决策，我们相信该报告显示了如何通过数据科学和机器学习帮助客户解决其的业务挑战，通过启用以下命令来支持此成功。

仅仅在过去的五年中，对数据科学家的需求增长了344％，但是由于劳动力无法自动转移以满足这一需求，因此去年缺少近15万名数据科学家，尽管事实上对数据科学家的需求超过了供应，但由于数据科学家争夺职位，该领域的竞争仍然非常激烈，为了对公司更有价值并获得这些职位，需要大量技能。

反馈循环无处不在，反馈回路是任何智能系统（无论是个人，团体还是公司）的定义特征：外部刺激会导致情况发生必要的变化，为了确定的反应方式，我们可能会测试不同的选项，评估其产生的影响，分享反馈以进行分析，然后根据该过程进行优化，当所有这些步骤一起工作时，系统可以地适应不断变化的内部和外部环境，并创造一个环境，在此环境中，可以将创新的新想法付诸实践，以实现更理想的结果-有时完全超出了初构想的范围。

数据管理对于您的组织的高级分析程序和应用程序的成功有多重要？成功实现高级分析的主要挑战之一是在正确的时间将正确的数据发送到正确的平台，为什么机管局中的数据管理如此困难，的方法是什么？AA的领域呈指数增长。

数字业务需要以数据为中心的业务视图，该视图建立在集成，数据管理和分析的强大基础之上，只有通过将准确，一致的数据作为核心，并进行有效的数据管理，企业才能利用高级分析和数据科学来从其数据中获得更大的价值。