在不算太遥远的过去，业界对数据科学家的评判主要依据于他们发现、理解、管理和综合信息的能力。随着数据环境的不断发展和计算能力的不断提高，编码技能变得越来越重要。随着时间的推移，又出现了更加细致入微的技能要求，包括人工智能方法的专业知识、判断数据真实性以及许多其他的能力。

对于2020年商业智能发展趋势有何期待?而人们需要为这些发展趋势做好准备。

联邦学习是一种加密的分布式机器学习范式，能保证各方在不披露原始数据前提下共建模型，同时克服数据隐私保护法规与小数据、“数据孤岛”对数据建模的限制。

目前，随着图像处理芯片技术的发展，越来越多的应用开始利用更丰富维度的3D信息解决计算机视觉领域的问题，3D视觉感知技术正逐渐走向成熟期并成为人工智能领域的新风口。

除了利用卫星数据源，预测模型则是利用AI进行高度修正，正如之前Climate Central在文章所利用的创新技术。

然而，Watson并不是个人的虚拟助理，而是一个通过自然语言处理和机器学习技术，从数据中揭示洞察的技术平台。值得注意的是，Watson设计的初衷是支持B2B的交互，因此Watson技术可以赋能企业创建虚拟助理，也可以将人工智能技术嵌入到企业的业务流程中，从而帮助企业发挥数据集的价值、理解自然语言、进而提供建议、做出预测、并自动完成工作。