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什么级别的企业可以进行数字化转型?

企业是否应该数字化转型?发展到什么级别的企业可以进行数字化转型? 回答这两个问题前,我们需要明白,数据及技术工具并不能代表数字化运营程度,运用Excel不能代表数字化运营程度低,运用大数据、BI、中台等工具也并不能代表数字化运营程度高。 数据在企业管理当中发挥的作用与价值才是衡量数字化运营程度的标准,企业通过专业的数字化MAX成熟度模型对自身的数字化水平做出判定,从而决定是否应该数字化转型,并制定符合自身需求的数字化转型方案。

  • 2021-08-13
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详解数据仓库建设中的数据建模方法

本文的主要内容不是介绍现有的比较流行的主要行业的一些数据模型,而是将笔者在数据仓库建设项目中的一些经验,在这里分享给大家。希望帮助大家在数据仓库项目建设中总结出一套能够合乎目前业界规范的,满足大部分行业数据仓库建设标准的一种方法。

  • 2021-08-13
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关于数据中台的深度思考与总结

数据汇聚是数据中台必须提供的核心工具,把各种异构网络、异构数据源的数据方便地采集到数据中台中进行集中存储,为后续的加工建模做准备。数据汇聚方式一般有数据库同步、埋点、网络爬虫、消息队列等;从汇聚的时效性来分,有离线批量汇聚和实时采集。

  • 2021-08-13
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区块链:数据资产管理和流通中的一把利器

“维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》中曾经提到:“虽然数据还没有被列入企业的资产负债表,但这只是一个时间问题”。 笔者也相信数据资产终有一天会写入纳入企业的会计科目,写入资产负债表。但是目前还有许多问题有待解决,诸如:数据的产权问题,数据的定价问题以及数据安全、隐私保护和数据伦理问题等,而这些问题的解决,需要不断的数据资产实践,需要相关法律的进一步完善,需要产学研各界的共同努力。 以上这段话是我之前写的一篇《从数据资源到数据资产的路有多长?》,提出了当前数据资产管理中的常见挑战,本篇我们将这一话题展开讨论下,重点聊一聊区块链技术在数据资产管理中的应用。

  • 2021-08-13
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孪生象-智能工厂数字孪生解决方案

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、 多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

  • 2021-08-13
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数据资产管理之多行业实施落地方法论

当前数字化转型大背景下,许多企业都在全力推动数据资产的落地实施,逐步开始汇聚数据、管理数据、利用数据、运营数据,创造数据价值。那么不同行业的数据资产管理都分别具有什么样的特点特色呢?企业的数据资产实施演进一般具有哪些发展阶段呢?体量不同、行业不同、组织架构不同的企业又该如何选择适合自己的实施抓手呢?以下内容将为大家呈现不一样的解答。

  • 2021-08-13
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什么是1+N模式的新一代城市大脑建设方案

2021年上半年,我们在城市大脑的最新探索和研究中,提出了1+N模式的新一代城市大脑建设方案。其中“1”是世界统一标准的城市神经元网络,“N”是N条城市云反射弧,这是基于互联网大脑模型研究,分析目前城市大脑建设中存在的问题后,研究组提出的新的城市大脑建设框架。这一进展发表在人民日报的《学术前沿》期刊五月上(第9期),论文名《城市大脑的起源,发展与未来趋势》。

  • 2021-08-13
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能源互联网数字孪生系统及其应用

传统信息化架构很难形成数据资产。数据化移交平台针对BIM数据进行了移交的管理,但是缺乏GIS功能,缺BIM+GIS数据轻量化能力,不能把数据资产以轻量化服务的形式发布,让通用的图形平台(引擎)实现数据可视化及业务功能的叠加,很难形成完整的能源行业全生命周期资产管理。

  • 2021-08-13
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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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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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