数据模型提供了所有分析查询所基于的“单一事实来源”，从内部报告和嵌入到应用程序中的见解到基于AI算法的数据等等，在开发过程中，将创建一个数据模型，该模型处理存储在源中的所有数据，可以出于特定目的调用这些数据，建立模型的主要目的是将复杂的原始真实世界数据转换为连贯的图片，以用于回答业务中可能出现的问题。

随着越来越多的人成为数字公民，应用程序爆炸式增长的能力几乎已经淘汰了执行离散任务的离散服务器的传统IT托管思想，传统托管方法的主要问题是为预期的用途采购和配置所有设备-如果采用率突然上升，则很难使必要的基础架构联机以进行扩展，这导致了第二个问题：如果应用程序使用量减少，则您拥有的托管设备未使用，从而导致资本支出的浪费。这是云计算改变组织的游戏的地方，使企业可以迅速扩展以提高使用率，并在不再需要时回滚基础架构。让我们深入研究三种可帮助企业实现云灵活性的托管模型，基础上建立。

服务器，用于与AI，机器学习和深度学习有关的引人入胜的学科（包括统计学，数学和计算机科学），并为您提供过去一个月的有用“”清单，来自世界各地的研究人员对该存储库做出了贡献，以此作为同行评审过程的序幕。

COVID-19大流行不仅改变了我们的现在，而且对我们的未来产生了强烈的连锁反应。对于大多数组织，尤其是在挣扎中的组织，技术可能是一种节省的恩惠-例如，通过工具启用新的面向客户的流程或新的虚拟协作选项，在更大的层面上，一些组织将转向更可靠的技术平台或开始使用云原生 应用程序。

AI，ML使自动化许多数据分析过程变得更加可行，智能技术就融入了日常生活。在此过程中，我们成千上万的人已经习惯了拿着某种东西来与机器进行自然对话的想法，自然语言处理（NLP）是这种语音控制革命的关键推动力之一，展望未来，我们可以期望NLP在转变我们与数据分析工具的交互方式方面发挥类似的核心作用，这样做将进一步加速数据分析的民主化-甚至使复杂的工具都像的消费类小工具一样受欢迎。

为了在当今瞬息万变的市场中保持竞争力，公司正在收集更多的数据，以期发现下一个巨大的增长机会或运营优势。对于营销人员而言，通过客户互动，网络分析，交易，库存移动甚至支持部门收集的数据可以帮助提供有关新出现的问题或机会的指导和有价值的见解。数据越来越普遍，但是真正的挑战是确定当客户行为以如此迅速，戏剧性和出乎意料的方式变化时要寻找的内容和要问的问题。