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数据资产目录为数字化转型提供智能化数据管理能力

数字化转型的核心是数据,数据推动业务创新,业务策略建立在由数据提供信息的决策之上。业务运作越来越多地以数据为导向,专业人士正在使用数据分析和洞察力来做出操作决策,而决策正在通过依赖数据进行培训的机器学习实现自动化。然而,企业和组织普遍存在数据分散、数据来源多,整合后数据不一致:不同数据源的接口众多,同一类数据采用的标准、规则都不一致,另外数据源本身存在脏数据和噪声数据等问题。人们花费了太多的时间去寻找有意义的、可信赖的数据。IDC在2017年的一项调查显示,尽管数据专业人员每周花费大部分时间来获得洞察力,但花在执行分析上的时间仍然只是搜索和准备数据所花费时间的一小部分。每周通过治理保护数据所花费的时间几乎相当于搜索数据所花费的时间。

  • 2021-12-14
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企业数字化转型“一把手”应该懂的基本常识

如今,数字化转型作为企业“一把手工程”基本已成共识。据了解,绝大多数的企业数字化转型的“掌舵者”都不具备数字化技术背景。面对眼花缭乱的数字化技术、被吹得天花乱坠的应用场景,难免犯难。 本文讨论三点基本常识,过去往往被许多企业所忽略。之所以称之为“基本常识”,意味着其在过去已经被证明了是对的。 抛开数字化技术带来的颠覆性创新不谈,那毕竟是凤毛麟角的个案。对于大多数企业来说,更加切实可行的选择是,基于当前既有的传统优势,插上数字化技术的“翅膀”,或者“弯道超车”,或者再次腾飞。 以此为假设前提,面对新的环境,常识依然是企业数字化转型中的基本行动指南。

  • 2021-12-14
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离散制造业生产域制造资源数据标准化及治理建设思路

当前,制造领域各种融合理念比较盛行,工业化和信息化融合,设计-工艺-制造一体化融合,云计算、大数据、物联网融合,传统制造业向智能、智慧等方向转型,在这些大的背景下前提下,作为最基本、最底层的制造资源,其实这些最基本的单元在以往的离散制造业工程应用实践中一直没有得到应有的重视,离散装备制造业作为传统制造业,体量虽然大,但是管理模式也比较难集中提炼,以往一直在向ERP、MES、PLM等业务系统去突破和整合,制造资源系统很少有亮点地方,在此,笔者在过去20年项目经验中,对制造资源取得实践总结一下,分享出来,供大家一起讨论和交流。

  • 2021-12-14
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数据库设计过程和规范

1、系统需求分析阶段 2、概念结构设计阶段 3、逻辑结构设计阶段 4、物理结构设计阶段 5、数据库实施阶段 6、数据库执行与维护阶段

  • 2021-12-14
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基于业务计划和收益的数据资产价值评估研究

本文阐释数据资产和数据资产价值评估的概念,分析和总结了数据资产价值评估的一般方法及其优缺点,经比较分析得出基于业务收益评估数据资产价值具有一定的可行性。本文提出了基于业务计划和收益的评估方法,并将其应用于某独角兽公司的数据资产价值评估实践,分析其应用局限及未来优化方向。基于企业数据共享利用角度对数据资产价值评估方法做出有益探索,为企业数据资产价值评估提供一种新的视角,有助于完善我国当前的数据资产价值评估理论体系。

  • 2021-12-14
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数据资产价值评估模型的理论研究与技术实现探讨

作为一项公司资产,数据的重要性正日益凸显。伴随着数据量和数据种类的不断增加,数据产生价值的机会也随之增多。未来数据将成为一个重要的财富创造来源,并且越来越多地被视为一项值得重视的企业资产。数据资产的评估问题,也将成为企业估值的核心问题之一。 数据资产作为一种新型的无形资产,在这方面的研究还十分欠缺,目前还没有一种完整的数据资产评估体系。笔者基于对数据资产特点的分析,引入层次分析法(AHP)构建指标评价体系,采用专家打分法(Delphi)予以权重和得分的赋值,力求构建一个完整的数据资产评估模型,并实现评估结果的量化分析。

  • 2021-12-14
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智能工厂视角下的能源化工企业数据架构相关思考

能源化工集团企业信息化建设要满足不同应用场景,具有三种视角,总部集团管控视角、企业智能工厂视角、智慧园区集成展现视角。今天我们分享能源化工企业智能工厂视角的数据架构建设模式。数据架构设计我们从数据分布地图、数据分类、数据管控、数据平台四个维度来看待如何满足智能工厂五级建设要求的数据在哪、如何分类、如何管控、用什么管控平台? 智能工厂以卓越运营为目标,贯穿运营管理全过程,通过技术变革和管理创新,全面提升企业感知、预测、协同和分析优化能力,建成具备高度数字化、可视化、集成化和自动化的智能工厂,实现工厂状态全面感知、生产操作自动化、智能优化和科学决策。

  • 2021-12-14
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我所经历的大数据平台发展史(上篇)-非互联网时代数据平台的发展

这个数据平台发展史仅是笔者经历过由传统数据平台到互联网数据平台发展一些简单回忆,文章引用了历史项目&平台规划架构,通过四篇文章介绍在非互联网、互联网企业两个领域数据平台发展阶段和区别。本文将以非互联网时代、互联网时代数据平台发展角度来讲述。

  • 2021-12-15
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025中国人工智能学会系列白皮书?教育研究中的AI4S(284页)

基于大语言模型的教育思想实验,其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想,置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论,将其转化为可计算的社会动力学模型,观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实,通过生成可观测、可证伪的理论假设,使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前,进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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智能工厂(离散)实施方法论

智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者,时间周期上会到秒级,这样导致数据量非常大,比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。

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