尽管它与电力一样普遍，但很难充分解释关键数据对现代世界的重要性，从业务运营到解决环境危机，数据是释放洞察力并在各个部门开发智能解决方案的关键，尽管大数据至少已经有二十多年的历史了，但其他类型的数据现在也正在播出，开放数据，外部数据，培训数据，黑暗数据–这些都是已经多方面的对话的新轮廓，可以理解的是，公众已不堪重负。

机器学习的民主化如何使各种规模的公司都可以使用预测分析，虽然机器学习对商业世界产生了变革性的影响，但似乎只有大型企业才能从中受益，那么中小企业呢？他们是否被迫留在AI革命的边缘？

2020年对于AI来说是重要的一年，那么2021年的前景如何？他们的一些顶级AI专家汇总了2021年的预测列表他们分享了从工业物联网（IIoT）到打击“深层伪造”技术，再到以人为本的AI的创建等所有方面的见解。

在这个反事实的世界（观看有线新闻，到处都会看到它），事实经常在后排坐着，现在是时候把事实带回水桶了（驾驶员座椅），这样做的方法是提供一种解毒剂，以抵消我们周围刻画的有毒环境，解毒剂是建立一个事实一个事实所需要的数据，您可能会问：“我们周围的反事实气氛有什么毒？” 答案很简单。如果我们开始相信不正确和事实不支持的事情，我们的行为就会瓦解，我们将开始做错误的事情，世界将“演变”为混乱。事实需要数据。没有数据就没有事实。

记录成功的要求是朝着证明数据治理计划的价值迈出的重要的步，从业者知道数据治理需要计划，资源，金钱和时间，并且其中一些对象供不应求，数据治理要求对于以下方面至关重要：1）规划数据治理，2）定义数据治理资源，3）花费金钱和4）留出时间专注于正式确定整个组织中数据的责任制。

对于保险公司而言，这行病是一个警钟，它凸显了缺乏为快速（持久）转向更数字世界的准备，这是一个开关它需要广泛的敏捷性和能力，以比以往任何时候都更快地对变化做出反应，服务中心接受调查的200名保险业高管中，至少有48位认识到了这一需求，这种大流行“表明，我们的企业应对这场经济风暴的准备程度很低。