与普遍的看法相反，数据不是石油、燃料、能源或生命力，它在企业中流淌，为决策提供信息，产生洞察力，并推动植根于具体事实的及时业务行动，没有数据质量，数据科学、大数据、主数据，甚至元数据都是无用的，确保数据质量是降低风险和从数据中获得任何好处的基础，这样做比看起来更困难，因为存在“数据质量和相对数据质量，它可能只是糟糕的、未填充的、错误填充的数据，这种常见的情况会导致的数据质量问题。

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尽管在全球范围内不断努力改善卫生系统，但新出现的流行病仍然是一个主要的公共卫生问题，对此类疫情的有效应对依赖于及时干预，是通过所有可用数据来源获得信息，爆发数据的日益复杂导致了爆发分析的兴起——一种旨在为爆发响应提供信息的数据科学。

分析的未来就在眼前，在那些已经使用分析快速适应我们的变革时代并且现在准备取得更大成功的组织中，这是显而易见的，尽管有资源这样做，但在其他人将数据和分析转化为可操作的见解的斗争中也可以看出这一点。

将嵌入式 BI 列为重要新兴技术的 5 个重要原因，以及为什么它有能力显着影响未来的业务开展方式，客户进行积极互动，确保每一个新产品都具有增值作用，可以改善客户的业务。

机器人技术是我们生活中人工智能 (AI) 的试验场之一，道德是 AI 开发人员考虑的雷区，值得注意的是如何确保嵌入该技术的自主机器人不会“流氓”，从而危及用户和整个社会的生命、财产和声誉。