随着该地区从大流行中恢复过来，亚洲财富管理行业的观察员会注意到，近几个月来，主要供应商推出的新应用程序显着增加，这里有几个因素在起作用。它们都为财富管理提供商与其客户之间的大部分关系的进一步自动化指明了前进的方向，其中之一就是大流行本身，客户经理无法像过去那样经常面对面地与客户会面，新一代应用程序是填补空白的自然解决方案。

就像一块滚下山的巨石，全球数据流不断加速，COVID-19 驱使我们参加虚拟会议，并且没有办法把那个精灵放回瓶子里——公司必须接受一定比例的员工不愿意恢复通勤到办公环境的事实，有些风险只是更值得。越来越多的技术主导的创新看起来像是其中之一。

利用数据感知执行、数据局部性，并可以显着提高流分析和机器学习的性能和可扩展性，什么是内存计算？从电子商务到车队管理，它可以为企业做什么？我们可以在未来寻找什么？好处：什么是内存计算？是什么促使企业采用它？

首先，什么是数据科学？数据科学是一个多学科领域，它使用流程、算法和系统从结构化和非结构化数据中获取各种见解。它与数据挖掘、机器学习和大数据有关，一种数据科学家 – 负责收集和使用所有这些数据的人员 – 必须在众多学科和领域具有丰富的经验，例如 机器学习、数据工程、数学、统计学、可视化和科学方法，此外他们需要具有高级的计算技能，尤其是在编程方面，拥有聪明、像黑客一样、高效的思维方式是一个很大的优势，让我们来看看每个数据科学家都应该具备的七项基本技能和受关注的技能。

未来的企业建立在数据之上，今天的商业普遍明白，数据对于快速增加收入和盈利能力至关重要，然而大多数企业仍然将数据视为孤立的商品并且管理不善，导致许多员工无法访问本应依赖的重要数据，着眼于未来的企业需要摆脱这种过时的思维方式，并开始采取必要措施，使数据成为重要的企业资产，该过程从重新设想数据旅程开始，然后通过战略、专业知识和基础技术实际将数据付诸实践，在流程结束时，数据将成为企业的核心焦点——而可重用的数据核心对于实现这种转型至关重要。对于那些可能不熟悉这个概念的人，这里有一个指南，说明为什么可重用的数据核心对未来的企业如此重要，尤其是在公司正在向云过渡的时候。

与其他呈现信息的方式相比，人类处理视觉数据的速度和效率要高得多，对千言万语的可视化数据的需求引发了交互式仪表板的出现，该工具已成为一种解决方案，使业务环境中的人们能够根据需要精细地查看和控制关键洞察，将企业数据和关键绩效指标 (KPI) 结合到一个中央平台中。