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企业应该怎么建数据标准?

随着市场竞争的日益激烈及政府规范要求的日趋严格,越来越多企业已经逐渐意识到数据标准的重要性,但是苦于没有成熟解决方案、完善的标准体系制度以及相关经验,不知数据标准的建设该从何下手。根据以往的数据标准项目经验,小亿总结了一些数据标准建设流程和关键点,供大家参考。

  • 2022-05-09
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一文读懂数据治理如何让数据产生价值

数据管理是操作和实施层面的概念,是通过一系列实际落地的办法去实现“治理”目标的具体过程。数据管理对应的是一个以“数据管理部”级别的职能部门+各个相关职能部门的矩阵化组织。通过内建组织机构和工作机制,有牵头、有配合、有主责、有落实,在各自的职能领域去完成数据管理的具体任务,包括企业级层面的数据标准化、数据资产管理,业务领域层面的数据规范化、数据质量改进等等。

  • 2022-05-09
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企业如何做好大数据项目的选型

数字化主要是从数据的角度驱动,即从业务数据化再反过来实现数据业务化,通过数据来驱动整个企业的信息化转型目标。那么落地数字化转型目标上,数字化转型的范围数字化转型的范围可大可小,小到一个项目,大到生态链和供应链。聚焦当下,企业数字化的重点任务主要为项目精细化管理:要素和活动数字化、生产要素管理一体化。和企业管理集约:管理和协作在线化、项目和企业一体化。

  • 2022-05-09
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数据可视化大屏的应用与落地实践

当面对复杂的数据、信息,怎么找到数据之间的逻辑关系,就需要制作人具备一定的数据分析能力,也就是对大量复杂的数据具备数据敏感性,快速找到多维度、多变量的数据之间的逻辑关系,确定哪些数据之间有直接关系,哪些数据之间具有间接关系,需要重点展现哪些数据之间的关系,这些都需要制作人或者数据分析师及时做出准确判断。

  • 2022-05-09
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深度解析数字化转型升级路径

企业的整体业务过程从物理现实转换到数字空间,实现实时线上化、数据智能化,这类转型意味着需要大规模重构企业运营的核心信息系统的架构,例如制造业的“数字化孪生”,物理实体对象被数字化,无论是顾客、合作伙伴,还是企业员工,利用数字化界面来实现人与企业数字空间的交互。

  • 2022-05-09
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企业的主数据建设方法论与实践

众所周知,在大部分企业的发展过程中,随着业务的扩张,企业的业务系统会越建越多。与此同时伴随着各业务系统的交叉,会出现一些公共的数据,如图所示,它会被不同的业务系统调用,当调用关系越来越复杂时,一旦有一个地方数据出现问题,它可能会蔓延到更多的系统里,从而出现更多的问题。而更严重的问题是很难溯源找到背后的原因。

  • 2022-05-09
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中国制造业智能制造发展数据地图

2022年3月,中国电子技术标准化研究院基于2万多家制造企业生产运行数据,研究发布了《智能制造发展指数报告(2021)》,对国内制造业智能化发展情况进行了系统分析和全面展现,多维度展现制造业在设计、生产、物流、销售、服务各环节的关键指标变化情况,直观地反映了2021年制造业的智能制造发展进程,刻画出一幅“中国制造业智能制造发展数据地图”。

  • 2022-05-09
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大数据与银行数字化转型

 移动互联时代,新的经营模式给传统银行带来极大的冲击。在银行数字化转型过程中,大数据能够发挥至关重要的作用,风险、营销、渠道、运营等领域正在进行的各项变革也均与大数据密切相关。银行数字化转型是企业级、体系化的工作,强调极致客户体验和全面创新文化,同时内部有机协作和外部市场拓展也是重要因素。为此,数字银行的实施过程需要遵循客户中心性原则,同时建立开放式的创新机制。

  • 2022-05-09
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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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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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