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数字化转型知识方法系列之四:数字化转型的五个发展阶段

数字化转型知识方法系列之四:数字化转型的五个发展阶段数字化转型共分为五个发展阶段:初始级发展阶段、单元级发展阶段、流程级发展阶段、网络级发展阶段、生态级发展阶段。 数据是数字化转型的关键驱动要素,不同发展阶段的组织在获取、开发和利用数据方面,总体呈现出由局部到全局、由内到外、由浅到深、由封闭到开放的趋势和特征。基于数据要素在不同发展阶段所发挥驱动作用的不同,数字化转型的发展战略、新型能力、系统性解决方案、治理体系、业务创新转型等方面,在不同发展阶段有不同的发展状态和特征。

  • 2021-02-18
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OBE 理念下高职信息化模块教学实施策略

OBE 理论采用反向设计,定义专业人才培养目标,由此设计课程目标。以高职院 校汽车营销与服务专业核心课程“汽车市场营销策划”为例,采用信息化教学和多维度评价方 式,构建 OBE 理念下高职信息化模块教学模式,打造个性化课堂,激发学生创新思维,使学生 顺利达成专业学习目标。

  • 2021-02-09
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城市大脑总体规划建设方案

城市大脑建设路线,遵循“统筹规划、急用先建、分步实施、整合资源”的原则有序开展。扩大数据接入覆盖,完善数据共享调度,开展区县中枢试点,全面实现城市治理微观监测、预警、告警,推进事件处置联动机制和城市治理决策支持机制.

  • 2021-03-17
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智慧公安指挥中心大数据信息化两中心两…统方案(500页 Word)

为了提高公安局效率、整合全网资源、便于用户使用本系统,我们将提供一套“集中接入、分级接警、集中管理、本地座席”的联络中心一体化解决方案。该方案将本着为客户节约投资成本、提供先进的技术和设备的高性价比思想而设计。

  • 2023-08-02
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汽车驱动系统样机试制业务数字化管理的开发与应用

通过梳理现有试制业务的全业务过程, 阐述了汽车驱动系统样机试制业务管理的现状和进行数字化转型的必要性, 根据试制业务需求构建了试制业务管理方法及系统, 提高了试制产品质量, 并利用数字化的优势实现样机试制的全生命周期管理。

  • 2021-06-16
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百度-车路智行-新基建-新交通32页

百度-车路智行-新基建-新交通32页

  • 2021-12-06
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58同城大数据实践方案

首先看一下58大数据平台架构。大的方面来说分为三层:数据基础平台层、数据应用平台层、数据应用层,还有两列监控与报警和平台管理。 数据基础平台层又分为四个子层: 接入层,包括了Canal/Sqoop(主要解决数据库数据接入问题)、还有大量的数据采用Flume解决方案; 存储层,典型的系统HDFS(文件存储)、HBase(KV存储)、Kafka(消息缓存); 再往上就是调度层,这个层次上我们采用了Yarn的统一调度以及Kubernetes的基于容器的管理和调度的技术; 再往上是计算层,包含了典型的所有计算模型的计算引擎,包含了MR、HIVE、Storm、Spark、Kylin以及深度学习平台比如Caffe、Tensorflow等等。 数据应用平台主要包括以下功能: 元信息管理,还有针对所有计算引擎、计算引擎job的作业管理,之后就是交互分析、多维分析以及数据可视化的功能。 再往上是支撑58集团的数据业务,比如说流量统计、用户行为分析、用户画像、搜索、广告等等。 针对业务、数据、服务、硬件要有完备的检测与报警体系。 平台管理方面,需要对流程、权限、配额、升级、版本、机器要有很全面的管理平台。

  • 2021-02-26
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【D001】外勤办公-安连宝安全接入解决方案-优网科技

【D001】外勤办公-安连宝安全接入解决方案-优网科技

  • 2022-01-03
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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年是大数据技术标准推进委员会连续发布《数据资产管理实践指南》的第九年。本研究报告通过持续跟踪前沿政策、技术趋势与行业实践,从数据价值释放工作主线、数据资源化管理体系、数据资产化实施路径及未来发展趋势等方面形成系统化成果。研究报告深入剖析了数据资产管理在政策合规、技术融合、生态协同等维度的挑战与契机,并结合金融、能源、制造等行业案例,提炼出差异化管理路径策略。旨在帮助企事业单位厘清管理逻辑、优化实施策略,将数据资产管理与业务目标深度绑定,最终实现数据要素向高价值产出的有效转化。

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