数字化转型不仅仅是金融服务中的时髦词汇，他援引财务团队对业务的实时了解，数字化转型正在整个金融服务业中展开，颠覆传统的业务模型和流程，无论是面向客户还是内部职能部门，客户期望值的提高，竞争的加剧以及更严格的法规要求正促使企业采用创新的基于数字的流程，而又不会屈服于成本失控或利润压力。

当我们谈论数据科学的局限性时，我们经常会谈到可扩展性或人才匮乏之类的问题。但是，还有一个亟待解决的问题，即数据科学项目忽略了它们的危险：因果关系到底有多重要？

所有人都有数字，其中一些根本是错误的，其中许多是不兼容的，当您可以衡量自己在说什么并用数字表达时，您会有所了解；但是当您无法衡量时，当您无法以数字表示时，您的知识是微不足道的，在这个时代，人们用数字表达很多事情，而这些事情显然不是 “令人满意的”知识的例子，有时我们谈论的是简单的计算能力.

量子计算发展迅速，各个行业都有潜在的用例。但是，如果没有更好的散热解决方案，那么大规模生产就不会发生，您为什么要考虑量子计算？是的，可能要两年或更长时间才能广泛使用量子计算，但是已经有许多组织在向前推进。

尽管有了崭新的AI和数据科学工具，但大规模数据集成的问题并没有消失，本文分为两个部分，个描述了在集成数据以用于分析以及近的数据科学和AI中的长期困难，第二部分描述了通过使用语义技术，图形数据库，分析和区块链实现真正的数据联合的有希望且期待已久的解决方案。

将机器学习应用于冠状病毒数据很诱人-但存在严重问题，使用较小数据集的经验教训，但是ML在评估大流行病方面的预测局限性要大得多，为什么学术辩论如此激动人心，在 深入学习的物理过程：结合此前科学知识。