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决战大数据

在数据无限的时代,我们如何利用大数据实现商业大洗牌?传统行业又该如何通过挖掘隐藏在大数据背后的信息,冲出层层危机,实现行业质和量的飞跃?企业如何才能实现数据化运营,在大数据时代站稳脚跟?大数据实践的先行者、阿里巴巴集团前副总裁车品觉倾力新增8万字纯干货,倾情解读企业在大数据时代顽强生存的答案!只有稳抓趋势中的观战重点,才能在海量数据中挖掘商机!

  • 2021-10-08
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大数据时代的信息安全问题 (1)

2012年以来,大数据(big data)一词被越来越多地被提及。大数据被称为社会发展的“新石油”。全球知名咨询公司麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”而大数据在创造价值的同时,也在创造风险。国内外学者对于大数据带来的信息安全问题的研究十分值得关注。国内学者黄国彬、郑琳的《大数据信息安全风险框架及应对策略研究》将大数据信息安全风险放在组织的外部环境和内部环境中分别做了讨论,内部环境中,由组织自身原因导致的信息安全问题体现在 基础设施、数据分析、数据管理、技术漏洞等。

  • 2021-09-30
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AI客服

客服系统在金融、安全、教育、电信等各行各业越来越多的应用。未来,智能客服是一大趋势,为什么需要只能客服呢?对于访客来说,排队时间长、响应时间、接通几率、真正解决问题时间并不长等待时间过长的突出问题。对于客服方来说,每天接待会话过多、同时接通的几率很高、工作时长工作疲劳度大影响服务效果和质量。

  • 2021-09-27
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十亿级流量的搜索前端,是怎么做架构升级的?

导读:前端发展飞速,从最开始的静态页面到 Java,再从 PC 端到移动端,随着大前端的复杂度不断提升,很多公司开始前后端分离,剥离出前、后端架构设计。那我们来看看,前端架构设计是什么?曾经非常简单的前端架构发展到现在有哪些问题,遇到前端代码体量巨大、跨团队协作效率、代码耦合、技术栈落后等问题又该怎么解决?

  • 2021-09-22
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安筱鹏:未来十年,攸关中国企业数字化生存的10大趋势

不论是数字化,还是数智化,都已成为疫情之后几乎每家企业不得不做的必答题,也带给企业家诸多困惑:企业是否一定要数字化转型?究竟如何数字化转型?难点和坑又是什么?

  • 2021-09-20
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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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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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02J503-1常用建筑色

02J503-1常用建筑色

  • 2021-09-06
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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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