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什么是数据仓库

数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化但信息本身相对稳定的数据集合,用于支持管理决策过程。数据仓库的主要功能如下: ? 建立公司业务数据模型; ? 整合公司数据源,让清洗和治理之后的数据成为业务数据的唯一事实; ? 支持进行细粒度的、多维的分析,帮助高层管理者或者业务分析人员做出商业战略决策; ? 为更高一层的数据服务、机器学习应用提供主要的历史数据来源。

  • 2021-08-27
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RFID在离散制造企业中的应用

作为离散制造企业的负责人,RFID到底是什么,到底能应用在哪些方面,有什么前提,又能带来哪些提升?除了少数专门研究过的企业之外,相信大多数企业目前仍然处在比较茫然的初级阶段。 本文将深度总结RFID在离散制造业中的应用,希望能给大家带来一些启发和思考。

  • 2021-08-26
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数字化时代下,云和智能大数据等新技术如何影响ERP的发展

数字化转型的时代,ERP逐渐成为企业的基础设施,逐渐被掩盖在层出不穷的新技术的光芒中,独自寂落。但正因为有新技术的出现,ERP的发展也迎来了新的市场机会。本文作者从ERP演进过程出发,分析了市场、厂商在新的时代背景下的变化和努力。

  • 2021-08-26
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智造讲堂:如何理解智能制造?

制造是把原材料变成适用的产品。需要特别注意的是,这里制造的含义不止限于加工和生产。对于一个制造企业而言,其制造活动包含一切“把原材料变成适用的产品”的相关活动,如产品研发、工艺设计、设备运维、采购、销售。 对智能制造最通俗的理解莫过于“把智能技术用于制造中”。然而什么是智能?什么是人工智能?尽管从人工智能概念的提出到现在已经过了半个多世纪,但是关于人工智能的定义却依然存在争议。一般认为,目前人工智能的研究方向主要集中在自然语言处理、机器学习、计算机视觉、自动推理、知识表示和机器人学等六大方向上。但显然人们并不认为,企业实施智能制造就一定要应用上述所有技术。

  • 2021-08-23
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华为数据分类管理框架及数据治理方法

企业的数字化转型,数据治理是关键,数据的分类管理又是数据治理的核心,本文将通过《华为数据之道》这本书的部分内容来详细看一看华为的数据分类管理框架是如何搭建的,以及华为在数据分类管理方面的实战经验。 不同的企业或组织基于不同的目的,可以从多个角度对数据进行分类,如结构化数据和非结构化数据、内部数据和外部数据、原始数据和衍生数据、明细数据和汇总数据等。华为在业界的数据分类基础上,结合自身多年的实践,已形成完整的数据分类管理框架。华为对数据进行分类的目的,是为了针对不同特性的数据采取不同的管理策略,以期实现最大的投入产出比。

  • 2021-08-23
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大数据数据采集技术案例方案(ppt)

大数据数据采集技术案例方案(ppt)

  • 2021-08-18
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高效能研发体系构建方案

背景:技术管理者(技术总监/经理/CTO)都会面临公司战略执行,公司业绩的压力,以及业务对技术团队支撑能力的期望和诉求。如何打造一支快速响应,高效能,能打硬仗的技术团队?是技术管理者的挑战和必须完成的任务。

  • 2021-08-17
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企业数据质量管理的核心要素和技术路线

数据质量管理是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动,并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。 我们常说数据资产管理,在将数据作为资产的前提下,企业的运营需要准确的、完整的、及时的、高价值、高质量的数据。通过有效的数据质量控制手段,进行数据的管理和控制,消除数据质量问题进而提升企业数据变现的能力。在数据治理过程中,一切业务、技术和管理活动都围绕这个目标和开展。

  • 2021-08-16
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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