成功的数字化转型需要共同的理解，考虑这些创新的讲故事技巧，以在推动变革时获得支持，数据和分析指出，2021年的主要趋势之一是需要提高整个企业的数据素养。建立对关键术语的共识，减少误解以及了解数据为业务带来的价值对于数字化转型的成功至关重要，这些目标都需要数据素养，可以通过有意义的讲故事来加速。

消费者期望始终在线，无摩擦，动态和个性化的数字体验，为什么？因为人类以混乱，无法预测的方式进行搜索，人们使用不同的词来寻找相同的事物–甚至没有考虑到我们说的不同语言。根据偏好的品牌和生活方式，期望的搜索结果因人而异，预期结果也会根据季节和趋势随时间而变化，（考虑一下与一年前相比，今天我们在搜索“蒙版”时的期望。）此外，客户期望的结果并不总是与企业首先要浮出水面的一致，，提供“基本文本搜索”的网站与提供“同类的搜索”的网站之间存在巨大差异。的搜索是快速，相关，个性化和预测性/规范性的搜索，这是激发数字体验的搜索类型。

在当今世界上，增强客户体验的重要方面是了解客户，而了解客户的方法是从他们的数据中了解客户，主数据管理，当消费者与您的业务进行交互时，您将捕获对交互至关重要的数据，以及客户的数字资产，这些数据对交互至关重要。

通用数据保护条例将于本周生效，就标题而言，您可能会说它有点曝光过度，但是在所有宣传中，我发现自己正在思考让很多人忘记的事情，并没有推动数据技术和解决方案的发展，而是在反映它们，所有企业都有数据，成为数据驱动型业务的想法可能在当今被过度使用的业务术语中不断涌现，任何企业在更好地使用数据方面真的没有任何价值吗？即使是老派的实体组织也已经适应了这一趋势。

数十年来，我们一直在尝试以自己的形象开发人工智能。在此过程的每一步中，我们都设法创建了可以执行出色壮举并同时令人惊讶地犯下愚蠢错误的机器，经过六十年的研发，使AI系统与我们的目标，意图和价值观保持一致仍然是一个遥不可及的目标，人工智能的每个主要领域似乎都解决了部分复制人类智能的问题，同时在关键领域没有漏洞，当我们将当前的AI技术应用于我们期望智能主体以人类期望的理性和逻辑行事的领域时，这些漏洞就成为问题。

我们什么时候才能有强人工智能，那种人工智能，可以模仿人的头脑中的所有方面？专家们在这个话题上意见分歧，答案范围在几十年到从来没有之间，但是每个人都同意的是，当前的AI系统与人类智能相去甚远，人类可以探索世界，发现未解决的问题，并思考解决方案，同时人工智能工具箱会随着算法的发展而增长，这些算法可以执行特定任务，但无法在狭窄的范围内推广其功能，我们提供的程序可以在《星际争霸》中击败世界，但在业余水平上却不能玩稍有不同的游戏，我们拥有人工神经网络，可以在乳房X线照片中找到乳腺癌的征兆，但无法分辨猫和狗之间的区别。我们有复杂的语言模型 每小时可以旋转数千个看似连贯的文章，但是当您向他们询问有关世界