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麦肯锡的远见:中国数字化转型的未来与建议

企业拥抱互联网技术的程度越高,它们的运营将会越高效,并最终转化为生产效率的提升。尽管在这一过程中,某些从业者的现有岗位可能将被取代,但随着互联网为创新的产品和服务创造新的市场,中国经济对数字时代新技能劳动力的需求将不断增加。

  • 2021-09-14
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中台之上(十三):探讨支持组装式开发的业务架构设计方法

面向服务的设计一直都有一个话题,就是服务的“颗粒度”问题,无论是 SOA 还是微服务,都很难把握颗粒度。首先,SOA 在实际操作中并不是真的关心颗粒度问题,一个遗留系统可以直接被封装成一个服务,也可以把很小的功能服务化,二者地位是一样的,所以,大家常说 SOA 本质上是个集成架构,有效解决了异构系统的集成问题,统一了内部通信方式,一般重担会直接压给企业总线。其次,微服务很关心颗粒度问题,但是却很难判断服务合适的大小,太大了,内聚性不好;太小了,通信会过于复杂,降低效率。近几年,也有不少人用 DDD 方法指导微服务设计,取得了一些成果,但是 DDD 方法本身学习门槛比较高,不容易掌握。颗粒度还关乎另一个比较重要的话题,就是组装式开发,之前介绍的业务模型方式是否能够在这方面起到些帮助作用呢?

  • 2021-09-14
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数据资产管理体系

背景 企业需要转变对数据资产价值的认知,在企业运营及管理中建立数据资产价值体系。在数字化业务领域中,需要考虑将数据权属定义至指定的部门及岗位,将数据资产的价值纳入到整体运营及考核中,真正做到将数字资产的价值嵌入到每一个数字化流程。

  • 2021-09-14
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麦肯锡:数字化转型

麦肯锡:数字化转型

  • 2021-09-14
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数据治理系列5:浅谈数据质量管理

“数据质量管理是对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动,并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。数据质量管理的终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值,并最终为企业赢得经济效益。”——以上内容摘自百度百科。

  • 2021-09-14
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产业互联网:销地/流通端模式最重要的三个事

在经历了改革开放后40多年的高速发展,产业结构升级越来越重要。自2018年开始,一级市场的投资风向转向“产业互联网”,To B类项目登上热门舞台。 如果要算市场空间,产业互联网的确潜力巨大。拿市值指标来衡量,黄奇帆曾举例:“在美国科技股前20位的上市公司中,50%的市值被7家与产业互联网有关的公司包揽了,也就是说这7家产业互联网公司的市值,等于美国最大规模的20家上市公司市值的50%。”相比之下,中国的产业互联网公司多数还处于早期阶段。

  • 2021-09-14
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工业互联网安全产业是工业互联网健康发展的重要基础支撑

工业互联网安全产业是工业互联网健康发展的重要基础支撑,国外发达国家和地区在这一产业的布局已相对完善,我国在建设制造强国、网络强国、数字中国的战略需求下,亟需科学优化工业互联网安全产业布局。

  • 2021-09-14
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如何构筑你的精益生态系统?

许多企业都在推行精益生产,有的已经还不止一次,但成功者依然寥寥,丰田好像还是世界精益生产界硕果仅存的一朵奇葩,至今还屹立第一。 实际上,没有做成功的原因是,大家只是在简单地应用一些精益工具、图表、看板,并没有涉及到企业灵魂深处。

  • 2021-09-14
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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