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5G+4G网络协同规划方法及策略研究（频率、覆盖和容量等）

为应对未来快速增长的移动数据流量、超量的物联设备连接和不断出现的各种新业务新应用场景，5G技术应运而生。随着5G技术和产品的逐步发展和成熟，海内外5G牌照先后陆续发放，5G网络大规模建设一触即发。如何精准进行业务预测，高起点规划5G网络，实现5G+4G有效协同，形成一套成熟有效的5G+4G协同规划流程、规划方法和规划策略，为5G大规模建设奠定坚实基础，是当前面临的迫切问题。

  • 2021-12-15
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2021工业实时数据库行业白皮书

工业实时数据库指在工业相关行业中应用的实时数据库，服务对象为上级实时系统（负责在使用现场实时地采集数据、接受实时处理请求并执 行相应的实时处理）。实时数据库是实时系统和数据库技术相结合的产物，最起初是基于先进控制和优化控制而出现的，属于实时系统三大子 系统中的数据系统的核心。

  • 2021-12-14
  • 阅读277
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我所经历的大数据平台发展史（上篇）-非互联网时代数据模型

“数据模型”只要是跟数据沾边就会出现的一个词，在数据库设计、数据仓库、数据挖掘上、业务里都存在。聚焦一下，这里提到的是数据平台中的“数据模型”。 这是一个非常的抽象词，个人也很难用简单语言把他描述出来，这一章也是整个系列中较为抽象的一章节，同时这个章节将会回答非互联网数据平台数据模型是什么？如何需要数据模型？如何来建设？ 在“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”曾经提到Bill inmon与 Ralph kilmball两位大师的设计理念，对业务的数据按照某种规则进行有效组织并满足业务需求。在构建过程中，有一个角色理解业务并探索分散在各系统间的数据，并通过某条业务主线把这些分散在各角落的数据串联并存储同时让业务使用，在设计时除了考虑业务数据结构要素外，还得考虑可操作性、约束性（备注约束性是完成数据质量提升的一个关键要素，未来新话题主题会讨论这些），这个既要顾业务、数据源、合理的整合的角色是数据模型设计师，又叫数据模型师。

  • 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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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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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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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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