这三种趋势可以帮助您的企业将数据转换为按需信息，从而使每个人，流程和系统都变得更加敏捷和智能，随着我们告别2019年，许多组织现在拥有数百个SaaS应用程序，这些应用程序增加了数据集成的负担，尤其是在寻找客户的单一视图或确定产品在整个企业中的交付情况时。尽管这些年来应用程序结构发生了变化，但是企业在努力管理整个企业中这些应用程序对数据和洞察力的需求呈指数级增长时正经历着自己的革命。

在过去的一年中，随着组织推动解决方案提供商通过使用AI技术来提高其应用程序，数据集成以及数据管理工具和平台的智能性，带来了一些有趣的发展，但是，到今年年底，感觉就像我们才刚刚开始使用这些功能，我预计2020年将使从2019年开始的许多举措更加充实。在我们前进的过程中，我希望这是三个关键领域。

人工智能仍然是流行语，机器学习（ML）主导了分析领域，我们在2019年接受调查的大多数受访者表示，机器学习的需求正在增长。在近的TDWI实践调查中，人工智能技术的用例是使用诸如机器学习之类的工具构建预测模型，这几乎以2：1的优势击败了其他用例。

数据管理和分析的一小部分趋势将决定2020年对于许多组织而言是成功的一年还是艰难的一年，我们距IDC的IoT设备预测（仅生成近80ZB数据）还差一年，我们已经达到了临界数量，新的一年将围绕以下事实展开：今天有比以往任何时候都更多的信息可用，随着组织继续投资于使用产生数据的互联系统和设备进行数字化转型，这种庞大的数据量将持续存在。

在构建数据科学程序时，请不要忽略有人正在破坏您的计划。这是它们可以使用的三种攻击媒介以及如何保护数据，随着公司实施数据科学计划，他们的目标通常是使用技术和高级分析来创造竞争优势，同时市场上还有其他人希望阻止他们的成功，此类攻击者的范围从在同一市场领域工作的行业竞争者到旨在破坏整个经济和社会的不良行为者和敌国。无论他们的意图如何，这些反对者都希望阻止公司的发展。

不要认为基于数学的分析可以确定地预测人类行为，我们是一个投资于预测未来的物种-就像我们的生活取决于它一样，确实对狼潜伏在哪里的好预测曾经是生存的问题。尽管文明使我们的身体更加安全，但预测仍然是文化的支柱，从古罗马检查动物内脏的讽刺画到剖析大量交易以预知未来销售的商业分析家。