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数智化新时代CIO能力的演进与发展

在数字经济浪潮中,随着互联网+、云计算、大数据、人工智能、区块链等新技术不断的推动,跨界竞争每天都在悄然发生,颠覆与被颠覆成为常态。数智化的初心是以数字为基础推动业务质的飞跃,而不单纯是使用了相关的前沿技术。CIO作为数智化时代的主要推动者,除了需要具备挖掘企业信息资源、制定企业信息化战略等能力,还需要逐步培养建立以业务角度出发,推进业务因数而智,化智为能的能力。

  • 2022-03-17
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行为互联网的“行动纲领”与“行为规范”

行为互联网(Internet of Behavior, 英文缩写IOB)的概念有点恰逢其时地开始流行起来。 著名市场研究机构Gartner在2019年10月发布“2020年之后的重大IT变革技术”中首次提到行为互联网(IoB)概念:行为互联网(IoB)将用于把人的行为数字化,并鼓励或劝阻一系列行为。2020年9月,Gartner将行为互联网又进行了深入强调和阐述,在其发布的“2021顶级战略技术趋势”中,行为互联网、全面体验、隐私增强计算,是以人为本(People centricity)主题中的三个重要趋势。Gartner认为,到2023年,个人行为可通过“行为互联网”进行数字化投射,以影响,惠及或服务于全球40%的人口。

  • 2022-03-17
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数字化转型规划的三维观

新一代信息技术(IT)和数智技术(DT)驱动的数字化浪潮正深刻重塑经济社会的各个方面,推动着生产要素、工作方式、产品形态、商业模式的深刻变革。在这样的趋势下,企业数字化转型一直持续升温,很多企业都在积极推动各自的转型项目。同时,抗疫也加速了企业的云化线上化,推动了很多大中型企业的数字化进一步发展,迈入支撑系统的数字化和核心生产系统的数字化阶段。

  • 2022-03-17
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金融行业数字化转型的机会和挑战

纵观近几年Gartner AI技术成熟度曲线的变化会发现,大数据相关的基础设施已经不见了踪影,而数据应用相关的知识图谱、决策智能,甚至数字化伦理在世步入膨胀期。尤其是富有国内特色的数据中台概念的兴起,表明了大数据技术在不断的业务化。曾经被不断宣讲的“业务战略指导技术战略,技术产品赋能业务执行”的理念正在逐步的落地。

  • 2022-03-17
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企业数字化转型的本质内涵和实践路径

近年来关于企业数字化转型的讨论很多、争议很多,究其根本在于对转型定义含混、目标不明、路径和方法缺位、风险和挑战不清。本文详细讨论了数字化转型的相关问题,因内容较多,分七部分发出,分别是:①从历史发展的角度看转型、②数字化转型的四大驱动力、③数字化转型的定义和四种模式、④数字化转型落地途径及风险分析、⑤IT建设领先转型的路径、⑥走进超数据时代、⑦数字化转型典型案例。

  • 2022-03-17
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新形势下企业数字化转型的难点和解决之道

数字技术的发展已经从互联网、大数据,迈入人工智能时代。在数字化对社会经济的冲击和颠覆中,互联网企业独领风骚,传统企业的总体表现迄今为止不够理想。本文建议传统企业从对自身的数字化成熟度评估入手,明确所处发展阶段,理清数字化企业的七大关键特征,并注意克服企业数字化转型道路上的五个常见困难,在数字化转型的新一轮进程中达到事半功倍的效果。

  • 2022-03-17
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常见的企业数字化转型能力框架

数字化转型是建立在数字化转换和数字化升级基础上, 进一步触及公司核心业务,以新建一种商业模式为目标的高层次转型。数字化转型是开发数字化技术及支持能力以新建一个富有活力的数字化商业模式。数字化转型表明,只有企业对其业务进行系统性、彻底的(或重大和完全的)重新定义——而不仅仅是IT,而是对组织活动、流程、业务模式和员工能力的方方面面进行重新定义的时候,成功才会得以实现。

  • 2022-03-17
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万字详解ETL和数仓建模

ETL是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load )的简写,它是将OLTP系统中的数据经过抽取,并将不同数据源的数据进行转换、整合,得出一致性的数据,然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程

  • 2022-03-17
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储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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