有效的数据团队会带来多种跨职能的技能，以明确定义业务重点，而不会忽视实验和持续教育的价值，有效的数据分析可以为公司带来巨大的竞争优势，因为业务经理可以获得对趋势和客户行为的新见解，而这在其他情况下是不可能的。

手动发现，分类，清理和整合筒仓数据的费力过程，这些数据消耗了数据科学家的大部分时间，以及新方法改进过程，数据科学的肮脏秘密是70％至80％的时间都花在了数据准备和功能工程上，在与数据科学家确认这一点的同时，他们通常会笑着说：“更像是90％到95％。” 在与数据科学家确认这一点的同时，他们通常会笑着说：“更像是90％到95％。”

IT和数据不断面临挑战，以跟上新兴和颠覆性技术的新趋势，并确定每个人如何才能地为组织提供帮助。在2019年发生的所有变化中，越来越难以知道在何处投资所有新技术，为了使内容更加清晰，以下是我对一些重要的趋势的看法，这些趋势将在未来几年内影响数据管理和软件开发。

对于任何想更好地理解如何解释统计结果的外行人员来说，这都是一个很好的入门主题。它也很好地替代了标准入门级统计课程，后者通常过于侧重于存储用于统计测试的公式，以应用于已提取的数据，假设和期望，识别可能有用的数据，然后知道如何负责任地解释结果的重要性，致力于过渡到数据科学领域的人的有益补充。

机器学习算法附带了一个额外的自动化元层，一直以来，标准算法一直被设计用来搅动数据并自行查找模式和规则，但是传统算法带有许多选项和参数，数据科学家经常花80％至99％的时间摆弄这些表盘，直到找到可预测的规则。

数据为当今的经济提供动力，拥有智能和自动化数据的企业将获胜。找出释放智能数据的强大功能的可能性,我们已经能够自动进行数据整理和准备，这意味着可以更快地访问受信任的数据,商业利益之一是降低了患者护理的总成本。