我们生活在一个充满数据的世界中：形式和位置不断增加，数据量比以往任何时候都多。处理数据是您了解企业如何应对新世界的挑战以帮助其公司和客户蓬勃发展的方式的窗口，在数据激增的世界中，每个公司都在成为数据公司，未来成功之路越来越依赖有效地收集，管理和分析数据以揭示可用于制定更明智决策的见解，为此您需要重新考虑如何处理数据，从中学习以及数据如何适合您的数字化转换。

对于分析团队来说，信任很难获得，容易丢失，特别是在处理业务数据时，对数字的信任是每笔交易的基本要素，在金融技术行业中，稳定和准确的声誉至关重要，因为它应对敏感，高影响力的数据和安全挑战，将信任作为重中之重，因此业务用户可以依靠其数据并对它提供的服务充满信心。

系统依靠专家来检测风险并通过监督学习教计算机，它的性能优于机器学习检测系统，网络攻击的风险是当今企业面临的危险的威胁之一。在不断出现新形式的攻击的同时，分析师团队也急于跟上的风险，尽管许多检测系统主要依靠机器学习来捕获攻击者，新AI系统依赖于人类分析人员，将其作为他们监督的机器学习系统的重要组成部分。

分析的准确性可能取决于您对数据问题的询问程度，基于计算机的自然语言处理和分析领域。如今，这种做法已应用于我们每天体验的移动和计算机应用程序自动化中，尽管这些年来自然语言处理已得到显着改善，但它仍是一门不断发展的科学，对于我们大多数人来说，我们只需要看我们的文字处理程序和移动应用程序，它们可以通过内置的算法和对拼写和词汇的解释来帮助我们无数的时间，但也可能会错误地解释单词。

大数据捕获和分析是强大的工具。现在应该考虑这些工具对谁有利以及对谁有害，用户隐私问题至少可以追溯到200年前，在1800年代报纸在寻求新闻方面略有侵略性。1900年代初期，电话录音机的发明开始引起窃听，与当前使夜间夜间隐私专家醒来的东西相比，这两个例子都显得苍白：大数据捕获和分析，隐私和新技术之间的过去冲突通常与现在所谓的'小数据'有关，这是私营和公共部门企业对数据集的收集和使用，这些数据以其原始形式传播或通过常规统计数据进行分析。

在发展数据驱动的文化时，请不要忽视数据质量，如果人们不信任您的数据，他们将在使用数据时遇到问题在这个信息时代，许多都在努力追求一种由数据驱动的文化，但是他们常常缺少实现这一目标的重要组成部分，为了提高企业内部的分析能力，您需要更改员工对数据的看法，如果不加以管理，则大约75％的员工无法为数据提供足够高的价值以支持数据驱动的文化，尽管您可能对数据驱动的分析充满热情，并且您的数据科学家当然对数据有很高的重视，但仍需要说服您的其余员工。