我们正处于业务需求急剧变化的时期，这已不是什么秘密，物理事件正在虚拟化，越来越多的人在远程工作，企业需要找到适应和快速发展的方法，团队就是一个生动的例子，它能在不断变化的环境中不断应对变化的压力，并不断攀升至峰，我们将探讨各种组织可能面临的变革的几种主要催化剂，团队提供了相关的经验教训，可以推断出这些经验教训，以帮助各种类型的企业应对变化的压力和复杂性，各式各样的行业都可以将F1运动作为通过创新使用技术成功管理变更的示例。

对于当今的数字企业而言，获取数据是它可以采取的关键的措施之一，但是除非企业利用数据来获得可行的见解，否则数据将毫无用处，输入持续的情报，连续智能被定义为“一种设计模式，其中将实时分析集成到业务运营中，处理当前和历史数据以规定响应业务时刻和其他事件的操作，借助持续的智能，您可以告知每个决策，确保结果，指导每个交互并推动数字业务的每个流程，实际上到2022年，将有超过一半的主要新业务系统采用持续智能，这些实时智能将使用实时数据来改善决策。

传统上，数据分析的科学（或者应该是艺术？）被划分为一系列非常不同且独立的过程，数据收集，无论是从单一来源还是如今更为普遍的，是一种组合多个数据源—随后进行分析，通常是脱机，然后是数据本身的组装，但是该线性模型与现代IT以及我们如何将其用作批处理，过程编程语言相关。

接下来的18到24个月中的大部分时间实际上是次执行我们说的是查询语言的策略-我们处理现代数据的核心IP远远超出了该操作数据库层，并且以独立于不同用例，又独立于主要云提供商的方式成为数据平台是市场的独特愿景。

从分析和人工智能到5G和Wi-Fi 6，这是在2020年国际消费电子展上占据中心地位的所有企业技术，就消费者数据和隐私而言，我真正看到的趋势是，您的面孔就是未来，大型技术公司不仅跟踪和监视您的面孔，声音，身体甚至性生活，这意味着我们在世界中一直说到永远，消费者现在正在经历这种平衡，这种权衡一方面是在便利性方面，另一方面是在安全性和隐私性之间。

大约99％的公司表示其业务应用程序将从更快的数据处理中受益，虽然公司意识到需要处理数据并从数据中获取见解，但实际上很少有公司能够如此迅速地做到这一点。在报告中调查的307家企业决策者中，有99％表示尽快处理和处理数据是“关键”的，但超过80％的受访者表示，他们需要更快地执行此操作，报告发现将近四分之三的受访者表示，他们仍主要依靠过时的批处理数据。