英文商標設計的設計目的在于代表企業或品牌的形象，良好的英文商標設計建立起品牌和客戶之間的聯系：
注：本文“英文商標設計”配圖為本公司設計作品
眾所周知，人們生成的和企業收集的數據量持續爆炸。也難怪。隨著數十億臺互聯設備和更低的存儲成本，收集盡可能多的數據比以往任何時候都更容易、更便宜。
但是，數據收集往往看起來像是世界上最大的漁網，被扔進大海，撈起每一條魚，希望找到能夠提供真正有意義的見解的少數黃金食物。組織如何在收集足夠多的信息以獲得所需的洞察力，同時又不至于造成混亂或更糟的是與員工、客戶和合作伙伴的不信任之間找到最佳平衡點？
"收集業務所需的數據和盡可能收集所有信息是有區別的。"
銷售力量高級副總裁兼首席道德和人道使用官寶拉戈德曼說。無代碼工作流自動化平臺催化劑的首席執行官兼聯合創始人肖恩周(肖恩周)表示："如果你撒的網太大，你最終會捕捉到很多你從未想過要捕捉的東西。"
道德數據保護和數據隱私事實上，圍繞數據保護、責任、道德和隱私的嚴重問題（更不用說利用數據推動新的商業機會了)已經將數據治理從服務器機房提升到了董事會會議室。例如，在2020年一月，為了加強消費者保護，美國美國聯邦貿易委員會(聯邦貿易委員會)發布了一項特別命令，要求將數據安全考慮因素提升至高管層和董事會級別。
銷售力量高級副總裁兼首席道德和人道使用官保拉戈德曼(寶拉戈德曼)說："收集你的業務所需的數據，以便與你的客戶進行有效的個性化互動，這與收集你可能收集的所有信息是不同的。
歐盟一直處于數據保護和隱私的前沿，于2016年通過了《通用數據保護條例》(GDPR).該法規已經成為智利、巴西、日本、韓國和其他國家法律的范本。
在美國沒有全面的國家隱私法的情況下，加利福尼亞州于2019年成為第一個制定自己的隱私法的州，該法也是以GDPR為榜樣，此后被康涅狄格州、猶他州、弗吉尼亞州和科羅拉多州復制。與此同時，美國企業開始對數據收集更加深思熟慮和明智。
最重要的是，要考慮哪些數據是提供卓越體驗所真正需要的，收集不太敏感的數據和個人身份數據，更多地依賴第一方數據。
（當谷歌在2023年從其鉻瀏覽器中消除跟蹤餅干時，企業將別無選擇，只能收集更多的第一方數據。)
收集更少的人口統計數據，通常被認為是唾手可得的果實，這甚至可能符合企業的最大利益。為什么？考慮這個例子：一家公司可能專門向女性推銷其化妝品，但它可能會錯過一個很大的機會，因為它沒有收集和分析基于行為的數據，這些數據顯示男性或非雙性戀個人也使用其產品。
您可以使用數據提供最佳、最個性化的客戶體驗，同時尊重這些客戶的隱私。這兩個目標之間并沒有真正的沖突。
寶拉高曼，SVP和銷售力量的首席道德和人道使用官高曼說："沒有人想要與他們的利益或他們想要的東西不相符的誤導信息。""您可以使用數據提供最佳、最個性化的客戶體驗，同時尊重這些客戶的隱私。這兩個目標之間并沒有真正的沖突。"
利用美國會計師協會（American Institute of Accountants的縮寫）充分利用道德數據根據統計的數據，2020年，全球創建、捕獲、復制和消費的數據總量將達到64.2兆字節(以字節計算，即10的21次方)。絕大多數（如電子郵件、社交媒體、文檔、網頁、音頻、照片)都是非結構化的。這意味著它沒有預定義的數據模型，不容易搜索或分析，并且需要特殊處理才能理解。根據技術出版物數據化，非結構化數據占企業組織收集的數據的至少80%。
這種"黑暗數據",正如它經常被提到的那樣，"經常被忽視，因為我們傾向于認為它是不可訪問的，"周說。但是通過這樣做，組織留下了大量有價值的商業情報。
所有黑暗數據中的最佳點是應用新興的人工智能(大赦國際)和機器學習分析工具來查找、構建和分析數據。最終結果是發現所有數據中的信號或洞見。通過連接數據點之間的點，這些工具揭示了通知和推動關鍵業務決策的洞察力。
人類不可能處理所有的數據，但即使我們可以，我們對數據提出的問題也是有限的。我們只能問我們想到的問題。
肖恩周是催化劑的首席執行官兼聯合創始人，他說："人工智能改善了數據中所有噪音的信號質量。""人類不可能處
注：本文“英文商標設計”配圖為本公司設計作品
