当我们使用数据来提高效率时，人员可能是人员伤亡，从而导致数据驱动的失业，您的数据科学里程可能会有所不同，在大数据容易出现的早期，由于数据分析发现了人类随后将执行的可行见解，因此大量关于机器替代人类的令人屏息的报告到了，现实却截然不同。

几乎一半的数据和分析决策者表示，他们的C级主管并不完全支持组织的数据和分析策略，这是增加信任和进行更改的方法，数据和分析应成为不可商议的业务重点，但是有60％的组织报告说他们对数据和分析见解并不十分自信，报告发现只有10％的人表示他们擅长管理数据和分析的质量，而13％的人则擅长在数据和分析的隐私和道德使用方面，此外有49％的数据和分析决策者表示他们的C级主管没有完全支持公司的数据和分析策略。

大数据应用程序比常规应用程序复杂10倍，开发人员经常需要了解大量技术才能使大数据正常工作，大数据仍然太难了，尽管进行了大肆宣传，并且进行了大量宣传，但大多数企业仍在努力从数据中获取价值，尽管人们进行了长时间的意识建设和宣传，但大数据分析的实际部署目前尚不能广泛应用于大多数企业，其中一些是人的问题，无论数据具有说服力，高管通常都倾向于忽略该数据。但是，大数据复杂性的很大一部分是解决所有问题所需的软件。尽管Spark和其他较新的系统改善了轨迹，但是大数据基础架构仍然太难了。

数字化转型领导战略与传统的IT领导原则不符，确保您使用的方法可以使团队成功，团队合作，协作和统一可以推动数字化转型 工作的成败，但是正确的领导才能使这些关键实践成为可能，在许多方面成功的数字化转型的属性与传统的IT领导能力有所不同，结果刚成立的数字化在次尝试时可能会犯下重大错误或错误估计。

数据和分析如何为2021年做好准备？这是需要关注的三个趋势，去年将颠覆性发展到了一个新水平。不一定是新闻，企业正在破坏和现代化其数据分析策略，采用使他们能够利用越来越多的数据源中的数据并收集可行见解的技术和工具，现在将全球性大流行（终的破坏）加入其中，随着公司试图适应，对数据和见解的需求以惊人的速度增长。

随着越来越多的公司从事大数据项目，对数据科学家和IT的需求也在增加。这些是前四个大数据压力点，CEO和公司董事会希望看到大数据能够带来公司收入，运营和财务绩效方面的成果，管理层想要比以往更快地获得这些结果的愿望，使许多大数据在四个特定领域感到更大的压力。