不要忽视让数据科学团队在公司中发挥运营作用的价值，将分析师分配给这些角色时，需要执行以下三个步骤，当大多数人想象一个数据科学团队时，他们会想到一个智囊团，该智囊团位于公司总部的中央，正在努力推动公司的下一个重大战略。有些人甚至认为数据科学家更多地具有研究和开发职能，他们进行了深入的数据分析，以希望获得突破性的创新。

预计到2025年流数据分析的市场规模将达到386亿元，世界正以的速度发展，处理大量快速变化或增长的数据的公司需要不断发展以跟上发展的步伐，尤其是随着物联网的发展（物联网）设备，实时洞察力为企业提供了独特的优势，这些优势正迅速成为在各种市场中保持竞争力的必备条件，让我们看一下不同行业利用流数据的几种方式。

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。处理数据是您了解数据团队如何应对新世界的挑战以帮助其公司和客户蓬勃发展的窗口，成功的现代化公司的关键之一就是为每个员工配备他们需要的工具，技能和数据，以更好地完成工作并做出更明智的决策。作为数据团队的成员，您的角色是复杂且多方面的，但是支持公司内部同事的一种重要方法是构建和维护数据模型。

很高兴看到美联储朝着可能就金融服务中的AI / ML监管提供澄清和其他指导的方向发展，当使用AI / ML模型时，美联储和其他机构的其他指导将有助于澄清监管期望，有关这些主题的特定指南很重要：

企业在2021年及以后的数据将发生巨大变化，预测与用户交互而不是从数字服务中获取的数据将创建大量的丰富数据，比在线数据更庞大，更详细，从而实现新的业务模型，新产品和服务的创建以及对数据的新理解水平人类行为。

如何SaaS的数据所有权的关键是数据保护和更具冲击力的机器智能，在97％的组织的技术堆栈中都包含某种形式的SaaS应用程序的情况下，SaaS数据所有权的问题很快就成为我们无法解决的问题,云应用无处不在，敏感的客户数据也存储在其中,尽管大多数组织已经意识到他们需要直接拥有其SaaS数据的事实，但许多组织仍将其视为合规性复选框。