1、人机结合的二元性模糊

认知技术在2014年和2015年获得了超过一亿美元的风投资本。预计到2025年，认知科技的整个市场收入将超过60亿美元。不用担心“机器将会取代人类，比人类更加智慧”的问题，当我们朝着未来继续前进，会看到人与机器相互合作带来的前所未有的价值和表现。当然，人与机器的合作不是那么容易就能认识和进行的，因为不可避免的会遇到对应岗位缺失的问题。精明的企会主动思考这样的问题，然后根据具体情况重组人力资源。

2、分析学在企业内拓展延伸

企业领导者对企业级分析投资持有怀疑态度的日子已经一去不复返了。如今，要想取得成功，就得学会如何将离散的分析能力联系起来，创建一个受洞察力驱动的组织（IDO，insight-driven organization）。2016年，“大数据”不再是空谈，炒作，因为企业们将会塑造出一个“分析无处不在”的世界-在那里基于数据驱动作出的决策将会深深的渗透到所有的商业环节。下一阶段的分析也将被称为“分析转变”或者“工业分析”。

3、网络安全：安全保障措施一个是不够的

从去年开始，网络完全就成为发展趋势的部分，随着越来越多的企业组织受到网络犯罪分子不断的攻击，遭受了经济和名声的损失，他们意识到了网络安全的必要性。今天，企业在新建科技系统时需要由下至上的考虑系统安全的问题。国际数据公司(International Data Corporation-IDC)预测了美国联邦政府2015年应该在IT安全问题上投入超过145亿美元。同时，全球金融服务业也在信息安全和反欺诈方面投入了274亿美元。

聪明的企业就会通过可预见的方法和实验，准备多样的安全保障措施防止人工智能取代人类和监视（人类），一般分析和网路安全团队会合作完成这些工作。

4、人与物联网

物联网不再局限于小装置了，如今，它已经在许多东西上实现了应用，包括帮助人们制定新的商业模式-就如Uber-影响人们的生活行为。

报告称：“很难想象一个使用了物联网的行业没有发生转变或者改善。当大家很努力的去改进物联网的标准以及将基于传感器产生的数据联系起来的时候，已经有很多潜在的应用实现了价值，包括帮助人们改善健康状况，提升办事效率和节约金钱。

国际数据公司International Data Corporation (IDC)预计全球物联网市场收入将从2014年的6558亿美元增长至2020年的1.7万亿美元。2020年，设备，连接，IT服务将会形成物联网市场的三分之二，其中设备（模块/传感器）几乎占了30%的市场。

5、企业搭建起人才交流的桥梁

尽管数据科学项目剧增（美国就超过100个），但是大学培养的数据科学家数量远远不能满足市场需求。更为重要的是，2到4年的项目是无法培养出有经验的数据分析师和数据科学家的。

国际数据组织International Data Corporation (IDC)预测2018年美国需要具备深入分析技巧的人才181000名，以及5倍的数据管理和翻译岗位。

报告指出：“更加复杂是，目前无法明确定义数据科学家应具备什么样的能力，因为遇到不同的问题要求用不同的技能解决。一些企业选择性的从校园招聘新人，采取多管齐下的方法，从转向管理分析到内部培养。

6、企业借助科学促进发展

分析学正在经历重大的改变，它得到了先进科技和大数据的引导。所以，商业分析已经实现了下一个阶段的成熟。

德勤报告解释：“分析学环境正在重振雄风，这是科学独立且相关的改进分析与商业分析相结合的结果，这体现了不同领域能实现成熟的交流。我们已经准备好借助科学世界的技术和面对商业挑战了。举个例子，就如一位DNA研究者使用组织杠杆工具作为钥匙，从成千上万封邮件里面打开藏着答案的邮件。虽然这些进步还停留在初级状态，但是有足够多的信号显示在科学和商业世界之间将会迎来一场关于分析工具，技巧和方法的爆发式分享。”

总而言之，数据科学和分析学将会成为创新的基础，有助于企业探究自身革命潜力，改变业务流程，产生新的业务模式，提升运营效率和促进创新。