数字线程不仅仅是数字转换-它是在业务的每个部分使用数据的机会，启用数字线程-您如何通过工程，制造以及从一路为产品提供服务来连接创新，利用分析来查看新的关系，并使用机器学习来识别我们在采购直接材料过程中的巨大效率，我们的产品，围绕数字线程的关注已经发生了多年。供应链术语指的是供应链中每个人用来完成业务流程的一致数据时，使用诸如供应链的“ 360度可视性”和“真相的单一版本”之类的术语。

当今有如此多的物联网设备在使用中，安全性是一个主要问题，以下是一些确保您的数据安全的步骤，这些设备的范围从卡车工时记录到监视驾驶员的驾驶习惯，发动机的健康状况，车辆的速度和位置，以及适当的环境控制例如食物和半导体设备的冷却。

成熟的人工智能应用程序的用例可以帮助您更顺利地实现AI，人工智能（AI）确实做得很出色，它在自然语言处理方面表现出色，并且可以快速处理和解释图像。” 我要补充一下AI能够快速处理大量文字的能力，并且提出建议的措施也是AI的一大特色。

当业务主管评估COVID-19的影响并制定恢复计划时，他们正在从新的角度分析其运营，并通过全新的视角提出问题。这些新问题带来了令人不安的认识：他们的数据策略可能不够灵活，我们都亲眼目睹了当今的环境需要能够对不断变化的条件做出快速响应的能力–分析整个企业的数据，快速执行计算并实时回答新问题，当业务速度需要“快速响应”工具时，我敦促您考虑使用以下工具：Microsoft Power BI。

区块有助于构建有关大流行的数据，并使其易于访问和使用，从而可以做出决策，理解大数据通常是一个挑战性的过程，考虑到这一点，数据发现公司开发了COVID-19数据块－预编译的代码段，该公司表示这简化了数据的复杂性，可供人们免费探索，该公司表示 ，它旨在使跨不同行业的任何员工，即使是非技术人员，都可以理解，该数据按位置显示数据并突出显示某地理区域内诸如杂货店和公园等场所的访问百分比变化。

到2022年，将有85％的AI项目无法实现预期的业绩。这意味着在未来两年内发布的20个项目中，只有3个将获得成功-其余17个将失败。为什么？因为创建机器学习模型并在企业环境中运行是两个非常不同的事情，实施AI的公司面临的挑战是在现实世界中实现机器学习的可操作性，这就是MLOps如此迅速增长的原因，一个特征商店是一个系统，专门作出了输入，跟踪和数据管理自动化为机器学习模型，计算并存储功能部件，使它们可以在公司中注册，发现，使用和共享，提供一个集中的，可复制的框架来管理数据馈送机器学习模型，对企业AI来说有很多好处。