学习高级 SQL 技能可以帮助数据科学家有效地查询他们的数据库并解锁对数据关系的新见解，从而产生更多有用的信息，人们常与数据科学家联系在一起的技能通常是那些“硬”的技术和数学技能，包括统计、概率、线性代数、算法知识和数据可视化，他们需要了解如何使用结构化和非结构化数据存储，并使用机器学习和分析程序从这些存储中提取有价值的信息。

您思考问题的方式以及您寻找解决方案所经历的概念过程可能取决于您的个人技能或手头问题的类型，存在许多代表各种思维模式的心智模型——作为一名数据科学家，了解不同的方法可以帮助您更有效地为商业世界中的数据建模，并将您的结果传达给决策者，复杂性遍及当今社会——无论我们看经济、在经济中运营的企业、在社会中扮演不同角色的个人，我们的物理、社会、政治和工业综合体如何相互作用，我们都不能忽视它的复杂性. 没有一个单一的或简单的解释可以说明这一切的复杂性，作为数据科学家，我们必须了解这种复杂性，并在思考中磨练以隔离重要的内容，忽略不重要的内容，并继续回答向我们提出的关键问题。

您的企业可以从您的运输管理系统 (TMS) 中获得批预订的货物的好处。然而，要实现更广泛、持续的物流技术投资回报，需要简单但关键的步骤来支持您的企业行为改变，的物流技术使您能够标准化和自动化业务流程，优化运输采购并改善整个网络的通信，获得这些结果可能需要某种程度的改变，而我们都知道改变很少是容易的，无论我们谈论的是一种新口味的咖啡、一种简单的日常转变还是一种新技术工具，人类天生就会抵制“不同”。

数字孪生简单地定义为物理资产的虚拟表示，现实世界的数据到虚拟表示和信息回流，表明数据已经经历了将其转化为有用的现实世界信息的过程，虽然这个过程对于那些参与工业仿真的人来说听起来很熟悉，但数字孪生概念的目标比经典的基于项目的仿真更广泛，虚拟表示的物理资产可以是该概念有效适用的任何事物 - 螺栓、机器、系统或系统网络。

如果区块链要发挥其作为记录关键业务交易的可靠方式的潜力，那么它消耗的能量将比今天少得多，区块链随着比特币的发明而出现，它是一种分布在多台计算机之间的假定不可变的分类帐，用于记录加密货币的交易，积聚这种全新工具的前景已促使无数“矿工”解决一系列数学难题以获取虚拟硬币的碎片，这意味着要消耗大量电力，仅比特币挖矿就可能消耗与世界上所有数据中心一样多的能源。

近的全球事件重塑了各类企业创建、存储和处理其数据的方式，IBM IT 基础设施/服务器和存储，监督这件事变得很复杂，但混合云可以帮助简化数据管理并提高业务绩效，大流行颠覆了许多旧的商业确定性——社会疏远和混合工作的结合已经证明了这一点，因此各种规模的前瞻性企业都开始探索的数字创新，以期在日益蓬勃的商业环境中保持业务连续性、提高整体运营效率并获得竞争优势，这加速了各种规模企业的数字化转型，进而产生了新的数据处理和存储需求，对于许多企业而言，混合云应用程序提供的多功能性是这种转型的一部分，但它实际上意味着什么？