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移动互联时代信息系统架构设计和技术实现

互联网化浪潮如排山倒海,汹涌而来。尤其在移动互联时代,抱残守缺、不思进取的企业架构就会成为锁住企业发展的“枷锁”;而与时俱进的企业架构会成为支撑企业前行的“风火轮”。我们欣喜地看到许多传统企业清楚的看到了优秀企业架构的关键作用,他们扎扎实实地推进企业架构演进,让大象也展现出华丽的舞姿。

  • 2021-09-08
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企业架构导论

企业架构(Enterprise Architecture),简称EA。是指对企业事业信息管理系统中具有体系的、普遍性的问题而提供的通用解决方案,更确切的说,是基于业务导向和驱动的架构来理解、分析、设计、构建、集成、扩展、运行和管理信息系统。复杂系统集成的关键,是基于架构(或体系)的集成,而不是基于部件(或组件)的集成。有效的企业架构对企业的生存和成功具有决定性的作用,是企业通过IT获得竞争优势的不可缺少的手段。

  • 2021-09-08
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数字化转型与人工智能

以云计算、大数据、人工智能与物联网为代表的数字技术,其能量在持续释放。在这些层出不穷的数字技术的驱动下,价值链正破裂重塑,新生态系统不断涌现,行业边界变得越发模糊,越来越多的传统企业都在试图通过重构自身业务模式来从容应对行业变革,并跨越传统的行业界限扩展其业务。同时,那些不断涌现的以数字技术创新为驱动的公司,正在利用其领先的技术能力成为行业的搅局者、颠覆者。我们看到,企业的数字化转型在打破原有游戏规则的同时,给社会、经济及个人带来了革命性的改变。

  • 2021-09-08
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CIO-CRM、PLM、SCM、ERP、MES的联系与区别

企业在信息化建设中至少有四种类型的资产:客户资产、知识型资产、营运资产和有形资产,对应的技术分别是CRM、PLM、SCM、ERP、BPM、MES等。而企业竞争力最重要的源泉就是基于创新的知识及其载体,通过不同领域范围内的专业的应用系统进行沉淀与固化,并保证企业各个业务领域的高效运作。

  • 2021-09-08
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中国2万多个制造类产业园的数智化升级之路

在上一轮全球化发展热潮中,以美、德、日为首的发达国家纷纷实施“去工业化”战略,将价值链中附加值较低的加工、组装等环节转移到低成本的发展中国家,在本国主要聚焦研发、关键零部件生产及品牌营销等高附加值环节,通过全球化分工和资源整合实现最大收益。但随着全球化带来的经济差距迅速缩小,同时发达国家的产业空心化,都使发达国家重新意识到制造业的重要性。 与这些发达国家相比,中国是世界上唯一拥有全产业链的国家,在联合国产业分类所列的41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类中,只有中国拥有全部的工业门类。如果中国数量众多的制造型产业园区能够借助这一轮数智化发展之力,推动我国制造业实现升级,就将在世界上打造出一个智造强国。

  • 2021-09-08
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车企数字化转型:揭秘车企如何生产数字化

生产数字化理解:生产数字化是利用数字化技术,解决现有生产制造方式不能满足客户需求的核心问题,同时将生产流程、工艺中的不确定性降到最低。 转型驱动力:国家政策和地方细则双轮驱动;消费者个性化需求对于生产提出更高要求;数字化转型保证企业竞争力;依赖经验的生产决策急需数据能力全面优化。

  • 2021-09-08
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美团企业信息安全技术架构

大数据时代,由于网络活动的随意性、不确定性,用户隐私保护的难度越来越大,为此政府相关部门正在不断完善法律法规,加强监管力度。而作为为用户提供服务的主体,企业也应承担相应监管责任,为保护用户信息安全贡献力量。作为每天响应数亿用户需求的互联网公司,保障用户信息安全是美团点评最为核心的工作之一。美团点评自成立以来,严格遵循相关法律法规和监管部门的要求,从组织结构保障、优化安全管理体系、提升安全防护技术水平、积极通过安全测评等方面形成了完善的安全管理机制。

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企业数字化转型常见痛点剖析

开展数字化转型,首要任务就是要制定数字化转型战略,并将其作为发展战略的重要组成部分,把数据驱动的理念、方法和机制根源于发展战略全局,围绕企业总体发展战略提出的愿景、目标、业务生态蓝图等大的战略方向,系统设计数字化转型战略,提出数字转型的目标、方向、举措、资源需求等。

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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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