技术进步，不断增长的客户期望以及更智能，数据驱动的决策制定给财务团队带来了压力，要求他们寻求新的敏捷运营方式。但是，如何以一种可以让您对此类事件做出响应的方式进行计划呢？在全世界，各种规模的企业都直接感受到不稳定的影响。在不确定的时期，生存和繁荣取决于您的企业如何迅速识别出破坏性变化并主动做出响应。

随着组织试图了解持续发展的经济格局，业务计划变得比以往任何时候都更加重要，我们摆脱了年度计划周期，感谢我们的团队为实现“计划A”所做的努力。然后，当然，一切随COVID-19改变了。我们必须立即采取行动，在如此新的环境中对场景进行建模，并且似乎每小时都在变化。

人工智能（AI）使业务可以将时间集中在真正重要的挑战上，高级决策者的76％现在相信，人工智能（AI）是他们组织的战略成功的基础，根据 研究。随着数据量每天持续呈指数级增长，对AI的需求变得越来越重要，以便根据该数据进行处理，分析和做出预测。反过来，业务会使用这些预测来收集见解并做出更好的判断。

对于治理和合规性，该软件平台提供商表示，它为跨不同地理区域和辖区的数据管理提供了对数据合规性的更严格控制，包括：跨多云环境和不同地理区域的策略应用自动化同时进行，基础架构的可移植性，包括预构建的模板以及对Azure磁盘，GCE磁盘和Amazon Web Services（AWS）弹性块存储（EBS）的扩展支持，改进了RBAC集成和自助服务功能的安全性，以直接控制备份和灾难恢复策略。

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，数学和计算机科学等学科），并为您提供过去一个月的有用“”列表。来自世界各地的研究人员对该库做出了贡献，以此作为同行评审过程的序幕，包含一整套名副其实的统计学习方法宝库，您可以在之内解决数据科学问题。下面列出的文章仅占预印服务器上出现的所有文章的一小部分。它们以不特定的顺序列出，并指向每篇论文的链接以及简要概述。

据广泛报道，现代企业正在收集大量数据，显然，这些企业将需要有人来做所有事情，由于头条新闻预示着数据科学家是我们这个时代令人垂涎的工作，因此软件开发人员可以认为处理大数据的重担仅属于拥有该职位的神秘而罕见的个人，这是可以原谅的，实际上在接下来的十年中，管理和处理数据将成为每个软件开发人员工作的中心方面，原因很简单：数据是新堆栈，或者至少是其基础，这只是新堆栈中以数据为中心的世界与以前的技术时代不同的几种方式，而开发人员还需要做一些与时俱进的事情。