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企业撬动“大数据”:技术很重要,但思维是关键

每个企业都可能拥有大数据,但是并非每个企业都能够成为大数据企业。大数据因其体量之“大”而得名,然而体量并非大数据的唯一特征,甚至也不是大数据最为重要的特征。巨大的体量凸显的是技术需求。而对于管理者而言,刻意追求巨大体量的数据并不具有多少现实意义,大数据更重要的特征在于其多样化的来源和形态、持续快速的产生和演变,以及对深度分析能力的高度依赖。

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大数据技术在工业界的应用

关于大数据,有许多大家耳熟能详的经典案例,比如沃尔玛的“啤酒和尿布”案例;Target商场预测17岁女孩怀孕的等。 通过这些例子,我们可以了解到大数据具有非常大的潜力和应用价值。如果能够分析出数据的潜在含义,它将在生活中的各个领域发挥巨大的作用。

  • 2021-05-06
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基于大数据技术的企业管理数字化转型

对现代化建筑企业来说,驾驭数据的能力将直接决定着企业核心竞争力的大小。在信息化探索过程中,通过有效的工具或者平台,将各种数据进行深层次整合是最为重要的一步。针对企业管理工作中信息孤岛、数据管理方式落后、数据管理口径不一致等问题,提出以结合大数据技术为依托的企业管理数字化转型的设计方案。公司大数据管理平台及大数据体系的构建,在领导决策、公司经营管理、业务生产运行等过程中都存在极为迫切的需要。完成大数据管理平台搭建,构建在大数据体系下对数据分层分 域管理模式,制订并逐步完善数据标准管理规范,提升公司信息化的应用能力,通过改造升级原有系统的数据使用模式,推进资源集约化建设,初步建立起企业级数据管理和服务能力,为葛洲坝数字化转型及智慧决策奠定基础,为公司在管理能力和执行效率上带来巨大提升,为现有管理模式带来变革与创新。

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04-Teambition 解决方案

阿?巴巴旗下Teambition ,提供?站式【任务及项?管理】协作平台及场景解决?案。穿透式下发任务,直接触达任何层级的任何?。分派?任务,跨部?协作。不必等待下次汇报,直接从?线获取进展。基于任务进?沟通。?键催办「强」提醒,有效预防任务防?锈。

  • 2021-05-06
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智能运维在城市轨道交通行业:数字城轨

智能运维在城市轨道交通行业内研究与应用尚属起步阶段,很多的技术难题需要攻关,行业内技术标准、 规范尚不明确,工程应用实践多处于摸索阶段。在2019年12月南宁轨道公司联合城市轨道交通列车通信 与运行控制国家工程实验发布了《智能运维等级白皮书》,总结目前技术实践与需求方向,从理论上给 出了参考定义:“智能运维,是以关键设备为主要管控对象,围绕设备运维全过程质量控制,采用移动 通信、云计算、物联网、大数据、人工智能等智能技术,实现关键系统和设备故障自诊断、远程集中监 测、专家系统综合决策、故障预测健康管理等功能的综合智能维修系统,以提高安全服务水平和管理效 率,降低劳动强度、技能要求和运维成本。”

  • 2021-05-06
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新华三:广电网络行业专刊

当前,面向广电网络行业的智慧广电发展战略要求以及新型智慧融合网络建设要求,新华三依托先进的智能数字平台,致力于为广电网络打造5G+云网协同的智能承载平台,助力广电网络的云网平台智能重构和集客业务的智慧创新,为广电网络的全面智慧化发展注入数字化能量。

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新华三:广电媒体行业专刊

面向未来,新华三将一如既往持续服务好广电媒体行业,我们立足国内放眼全球,厚积薄发自主创新,聚焦行业客户需求,广泛与行业伙伴深度合作,提供领先的智能数字化解决方案和服务。新华三是智慧广电建设最佳合作伙伴。

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新华三集团:数字化转型与实践

回望新华三集团自身的数字化转型历程,我们在已有的信息化基础上,通过数据化,大大提高了企业运作效率、员工工作效率与管理水平,以及业务决策能力。目前,新华三集团正在AI in ALL智能战略指引下,全速进入新的阶段——智能化,通过人工智能、区块链、数字孪生等技术,助力业务管理的智 能决策和业务创新,从而发掘和创造新的商业机会。

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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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