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麦肯锡的工作方法论

有时候,一个商业问题落在案头,要有你来解决它。问题相当清楚,但是当你急于从四面八方展开行动时,请先确定你接到的问题是对的——它或许不是你要解决的那个问题。无论是生活还是工作,我们会经常遇到这种问题,对于发生的现象不假思索的认同,并开始以惯用的手段去解决它。例如当你感到喉咙沙哑、头疼、流鼻涕的时候,你会告诉医生自己得了流感。但医生不会立刻相信你的判断,他会询问一些试探性问题后再做出诊断。你可能得了流行感冒,或者是伤风感冒,或是某种更严重的病。如何才能不被表面现象所迷惑,对问题进行正确的判定呢?回到原点,从问题本质出发。

  • 2021-09-08
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CIO-如何SaaS化你的应用?

没有人否认SaaS是一个非常热的话题。真的非常热。2010年,Gartner指出95%的组织将增长或者维持他们在SaaS上的投资。根据GigaOM的数据,SaaS公司的估值要远超过传统软件厂商的估值。当绝大多数的组织都在增加他们对SaaS的投入,很多组织也在考虑一种将他们现有应用以SaaS交付出来的模式。“SaaS你的应用”意味着什么呢?接下来的文章将重点介绍如何在现有应用基础上创建(或转换)成SaaS。在这篇文章里,我们将指出SaaS的关键判别要素,以及当你在规划和架构你的软件时你该考虑哪些因素。

  • 2021-09-08
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云原生平台

未来的十年是云计算的黄金十年!而传统云计算(IaaS)已经完成上半程的竞争,下半场是云原生、AI以及边缘计算的主场地,云原生是为云而生的新一代应用和资源架构模式,进一步释放企业研发成本的同时,带来业务的高复合 增长。随着企业越来越依赖数字化,开发者的话语权越来越重要,未来十年一定是面向应用的云计算场地,同时云 计算越来越开始触达业务现场,将算力卸载到客户业务现场,使得万物互联成为可能,使得业务更加智能,同时也 触发了新的数据处理架构出现,完美知识的时代再悄悄来临!一眼望去一片欣欣向荣的局面。

  • 2021-09-08
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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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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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竞争对手分析

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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