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数据治理实践:元数据管理架构的演变(从1.0-4.0)

近几年来数据的量级在疯狂的增长,由此带来了系列的问题。作为对人工智能团队的数据支撑,我们听到的最多的质疑是 “正确的数据集”,他们需要正确的数据用于他们的分析。我们开始意识到,虽然我们构建了高度可扩展的数据存储,实时计算等等能力,但是我们的团队仍然在浪费时间寻找合适的数据集来进行分析。

  • 2021-08-26
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企业数字化转型的核心(全)-数据采集、分析思路及方法

传统信息化一般是通过ERP、CRM、MES、PLM等系统的建设,构建覆盖企业完整业务条线的业务平台,从而实现对企业人、财、物等方面的精细化管理。但传统的信息化业务平台只是实现了业务运行过程的规范性和合规性,不能满足数字化时代企业对业务运行的要求。在数字化时代,企业更关注数据的采集、分析和应用。

  • 2021-08-26
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深不可测,工业软件之谜

工业软件是是来自制造的需要,跟工业产品密不可分,因此也跟工业门类一样,浩瀚如海。在这广袤的深海中,既有10亿美元以上产值的头部大家伙,看上去各种软件都有,就像大白鲨、座头鲸那样地显眼——包括达索系统、西门子工业软件、ANSYS、Synopsis等;也有一些CAD/CAE/EDA软件等单打独斗的头部明星,只要稍加注意就能认出来这些海豹、章鱼,如法国ESI仿真、美国MSC、Altair,还有日本富士通旗下的迪普勒、广州中望、苏州浩辰等。

  • 2021-08-26
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SCADA、物联网和MES之间的联系与区别

比较SCADA与MES两者系统,SCADA在资料撷取与监控的强大效能,终究非MES所能全面取代,而就功能取向来看,MES最主要的作用仍在于管理,在自动化平台的资料流中,SCADA是属于资料提供者,而MES是接受者。

  • 2021-08-26
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企业数字化转型为什么必须上云

云计算作为企业数字化转型的核心要素,为企业数字化转型提供强大的、可扩展性的算力,使得大数据、即时性处理成为可能。本文作者首先详细介绍了云计算,普及了关于云的基础知识,继而从政府政策、市场潮流及企业自身需求出发分析了企业数字化转型上云的必要性

  • 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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阿里巴巴数字化转型的借鉴点

阿里的数据中台架构是从BI等独立数据工具演变而来的。早期,阿里并没有使用报表,直到各个业务单元逐渐产生了分析需求,才开始采用BI工具来分析数据。到后来,淘宝涉及的业务需求越来越多,为了应对这些需求,便开始为数据治理、大数据集群配置相对应的工具,导致不同类别的工具越来越多。

  • 2021-08-26
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数字化转型新阶段,企业需要做什么?

数字经济时代发展至今,数字化建设几乎成为全部企业大力投入的领域。而随着建设的持续推进,很多企业已经走出了通用数字能力建设的阶段,开始以数字化思维、方法、工具解决增长面临的具体问题。当数字化进入新阶段,企业自然要面临很多新的问题,如何推动战略行动以推动可持续增长,更需要一套新的方法,这也成为摆在企业面前的一大挑战。

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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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智慧楼宇信息化综合解决方案

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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