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为什么国企要加快推进数字化转型?

有研究发现,数字化相关技术可为企业提升约60%的作业效率,降低20%的人力成本,提升50%的管理效率 ■ 数字化转型可能面临资金短缺、人才匮乏、技术不足、沉没成本高等一系列挑战,集中体现在“三不”现象:不想、不敢、不会 ■ 国企数字化转型方案往往只能是“一企一策”的定制化操作,几乎没有统一标准和通用模板可以套用

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工业互联网引发的制造业商业模式的变革

工业互联网引发的制造业的商业模式的变革,并不是搞噱头,我对工业互联网也称的上是有深入的研究,在2021年的时候,第一成为了海尔卡奥斯的外部专家,卡奥斯也是中国做工业互联网做的最好;第二为西门子的mindsphere的生态伙伴在国内的推广做了咨询。所以有一些比较深度的了解,也用不着备课,今天讲的大部分都是在脑子里面直接表达出来的。

  • 2022-03-09
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工业互联网的边界、维度与原点

工业互联网最近频繁出现在大众的视野中。无论是工业还是互联网,都牵动着社会发展的神经。本来工业没什么好担心的。虽然新中国工业起点很低,但是经过第一个五年计划,就发生了巨大改变;之后又经过几十年的发展,我国工业增加值从1952年的120亿元增加到2018年的30多万亿元,成为全世界唯一拥有联合国产业分类中所列全部工业门类的国家。然而,美国的制裁与封锁,让人们认识到我国工业还处在大而不强的窘境。不仅国家着急,老百姓也跟着着急。每次美国公布实体名单,工业互联网都被人们拎出来讨论一番。

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人工智能历史、现状与未来发展战略

人工智能问世60多年来,承载着人类对自己的智慧的无限自信。在这样的自信下,人工智能发展到了今天,人们在追求机器从事尽可能多的智力劳动的路上走得很快,也很远。今天人工智能的发展,实际上标志着人类第三次认知革命,即它的目标是通过探求人类智能认识自我而形成主观世界的机制,并把这样的能力赋予机器以改造客观世界,以实现人类智能的体外延伸。从这个意义上来说,人工智能的发展将会改变整个人类的文明进程。

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详解如何在数仓中管理元数据

元数据管理是企业数据治理的基础,是数据仓库建设的关键。作为一名数据人,首要任务就是理解元数据管理。 本篇文章将为大家梳理元数据的概念,介绍元数据管理在数据仓库的地位、场景及实践工具。

  • 2022-03-09
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数据指标体系构建一文读懂

人类及科学的发展是与时俱进的,早期为了使自然科学的实验及结果更具统一性及方便标准化衡量,一些标准化的专业指标应运而生。随着人类社会的发展,社会科学也越来越需要统计学来进行事物的衡量,一系列统计学指标也逐步产生了。随着新信息技术的发展,数据指标逐步被大众认可为衡量目标的方法。

  • 2022-03-09
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五个大数据发展趋势

2021年,我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念(尽管仍处于早期阶段)与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式,它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈,使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此,基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。

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一文读懂企业主数据管理

企业主数据指企业内一致并共享的业务主体。主数据管理,不仅包括硬件和软件,还是将数据作为重要资产管理的思想和办法,是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案,以保证主数据的完整性、一致性和准确性。

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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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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

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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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

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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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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