David S.Linthicum是德勤咨询公司首席云计算战略官，他在大学读书时，曾为华盛顿特区的政治咨询机构提供计算机咨询服务，当时他基于CP/M构建了一个局域网，其想法是提供一个基本的竞选流程，例如直接邮件和电话清单管理，以支持美国联邦、州、地方的竞选活动。
随着2020年美国大选的临近，竞选系统和规则非常复杂，竞选者通常将数据迁移到公共云提供商的云平台，而采用先进的数据科学可以最大限度地提高竞选活动中已知数据的有效性。现代营销活动中最有价值的人员不再是营销活动经理，而是那些负责利用数据有效针对营销资源的人员。在这方面做得最好的人才会赢。
人们为此看到一些新事物应运而生。首先，公共云被人们认为是可以廉价存储数据(包括非结构化和分布式数据)的地方。其次，采用了第五或第六代的数据科学工具，例如分析和统计工具。最后，使用人工智能技术从数据模式中学习，这可能会改变2020年美国竞选的格局。
那么，如何了解选民的投票意愿?它实际上是通过访问他们的网站或参与社交媒体等方式，针对可能尚未决定的选民(他们甚至不知道自己如何决定)。然后提供具有影响力的刺激措施，例如针对性的广告、社交媒体体验、重点展现的新闻，以及选民关注的一些事情，并以适时、有针对性地推送给选民。
开展美国竞选活动是临时组建一个规模较大的组织，通常在选举一到两年前组建，直到选举结束。他们的优势在于使用同类最佳的技术，有着充分的准备时间，并且没有传统技术的锁定。
Linthicum表示，令他感到奇怪的是，与政治运动不同，企业在很大程度上无法利用数据作为一种力量倍增器来提高销售、物流、库存管理和预测新兴市场趋势的效率。简而言之，他们拥有数据，但缺乏从数据中进行决策的能力，更不用说采取行动来改进业务。
他认为，企业应该从2020年美国竞选活动的成功或失败中获得经验和教训，并采用一些相同的用例和技术，甚至雇用一些能够为候选人和企业带来成功的云计算感知数据科学家。
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