就像您不会训练运动员也不让他们参加比赛一样，关于数据科学和机器学习（ML）也可以这样说，如果不将其投入生产，您将不会花所有的时间和金钱来创建ML模型，对吗？您需要将模型注入业务中，以便它们可以帮助您做出关键的决策。

为了应对冠状病毒大流行，公司已采取行动以保留其员工队伍，扩大福利并支持被隔离人员，有些人向一线医护人员和当地非营利组织捐赠了金钱或防护设备，我们的应对措施包括所有这些要素以及其他要素，利用我们在软件和数据方面的核心竞争力，为需要大流行的所有人提供有关大流行的预测工具。

新软件解决方案使组织能够在其基础架构内托管的服务器上开发和部署流分析应用程序，此部署模型克服了与云托管服务相关的潜在安全性和性能问题，并可以简化将实时流分析集成到现有本地体系结构中的过程。

平衡流动性风险并非易事，可能是任何企业重要的目标之一，确保您既可以偿还公司的短期债务，又可以赚取长期利润，这不仅是平衡现金资产，而且还涉及确保整个公司的健康，而且对于任何公司来说，这可能都是困难的任务之一。

COVID-19已经并将继续对商业产生巨大影响，对于许多人来说，影响是灾难性的，在美国零售额下降了近20％，许多类别的跌幅甚至更大，在零售环境很可能永远地改变了，这意味着更多的网上购物，在商场和百货业务的进一步下滑，并在演出工人更多地依靠购物和交付，但是这些更改不只是从COVID-19开始，我们今天看到的许多趋势正在加速大流行前的趋势。

模拟和建模的思想已经存在了很长时间，但是随着当今高级分析和物联网（IoT）的使用的兴起，这已发展成为数字孪生的概念，其想法是拥有一个物理系统的虚拟数字模型，该模型可用于对现实世界的物理系统做出更好的决策，数字双胞胎通常与传感器交织在一起，包括物理双胞胎和数字双胞胎之间的双向交互，尽管它是技术上热门的概念之一，但您的企业真的准备好利用这一概念了吗？