为了应对这些阻碍因素，我们采用了一系列关键原则来设计转型计划，这些计划可以快速学习和适应，培养拥抱变化的文化，并维持确保实现重要价值所必需的能量/动力，当今的商业环境比以往任何时候都更具挑战性，为了通过COVID和其他快速发展的地缘政治趋势进行竞争，资源有限的公司需要培养数字敏捷性，以抓住新的机会并简单地生存。业界预测，到2021年及以后，云转换，遗留现代化，云原生开发和敏捷/ DevOps转换项目将产生大量年度支出（$ 400B-$ 600B）。随着我们的企业客户继续以两位数的速度增加数字化转型的努力，我们正在实地看到这一点。

非结构化数据，无论是来自新闻报道和研究报告的原始数据，还是在社交媒体上发布的图像，都呈指数级增长，实际上，据预测，所有新数据中有80％以上是以非结构化格式生成的，但只有不到1％的非结构化数据以任何方式进行了分析或使用。

因此精确预测为当今整个挪威提供了一个以数据和分析为导向的业务转型和技术采用的独特窗口，精确的预测如何随着当今不断变化的数据和分析环境而发展？我们一直站在数据和分析技术的领先地位，这就是我们的连线方式，我们的创始人的数据管理基础架构和机器学习技能可以追溯到90年代初，从一开始就将探索者的精神注入了我们的文化。

数据可视化的世界在不断发展，如果您正在阅读本文，则可能是由于以下两个原因之一，您的项目需要一个可视化库，或者您对自2020年以来在可视化库方面发生的变化感到好奇，无论哪种方式。

毫无疑问，大数据和分析的使用对帮助数据科学家得出基于事实的假设产生了巨大影响，数据驱动的决策是将决策基于数据分析而不是纯粹凭直觉进行的实践的业务，正如高级管理人员继续在以数据为依据的决策与直觉之间取得平衡一样，对于数据科学家而言，避免过度依赖数据也很重要，在某种程度上，必须对终做出的决定应用判断力和理性。

分割是确定图像中对象的边界和区域的过程，我们人类无需有意识的努力即可执行分割，但这仍然是机器学习系统面临的主要挑战，这对于必须交互和导航现实世界的移动机器人，自动驾驶汽车和其他人工智能系统的功能至关重要，直到近，分段仍需要大型的计算密集型神经网络，这使得在没有连接到云服务器的情况下很难运行这些深度学习模型。