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从IT时代到DT时代的转型

什么叫 DT 时代?Data Technology,就是用数据记录这个时代。当你在 IT 时代做到最后的时候,所有的系统都被自动化的方法实现之后,就沉淀了大量的数据,比如说我们做营销,我们就看到了很多客户的交易数据。我也知道这个客户他有什么喜好,对吧?我是银行,我会看他的交易数据,这个数据看了之后累计在这个地方,数据里面就有大量的信息要去挖掘。那我们现在如何来解读这个数据?那从这里面我们就能挖掘出来很多有用的知识,把这个有用的知识我重新赋能到业务流程里去。

  • 2021-08-26
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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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大数据分析平台搭建指南

BI是达成业务管理的应用工具,没有BI,大数据就没有了价值转化的工具,就无法把数据的价值呈现给用户,也就无法有效地支撑企业经营管理决策;大数据则是基础,没有大数据,BI就失去了存在的基础,没有办法快速、实时、高效地处理数据,支撑应用。所以,数据的价值发挥,大数据平台的建设,必然是囊括了大数据处理与BI应用分析建设的。

  • 2021-08-23
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大数据平台数据管控整体解决方案

数据管控是个老生常谈的问题,一般来说,实施数据管控是为解决企业所面临的数据标准问题、数据质量问题及元数据管理问题,企业开展数据管控可以实现以下3个目标: ?数据标准规范落地:推动数据标准在全企业的执行落地,规范化管理构成数据平台的业务和技术基础设施,包括数据管控制度与流程规范文档、信息项定义等。 ?数据质量问题定位分析:全方位管理数据平台的数据质量,提升数据可访问性、可用性、正确性、一致性等,实现可定义的数据质量检核和维度分析,以及问题跟踪。 ?数据关系脉络化:提升统一有序的业务系统和管理信息系统的管理数据能力,实现对数据间流转、依赖关系的影响和血缘分析,增加有效工作时间用于分析数据,减少用于在复杂企业数据环境中搜索数据的时间。 那么企业应该如何开展数据管控建设工作?数据标准如何管理?元数据如何管理?数据质量如何管理?下面这份PDF材料给出了建设思路。

  • 2021-08-18
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数字乡村整体规划解决方案

数字乡村是数字化在农业农村经济社会发展中的应用,既是乡村振兴的战略方向,也是建设数字中国的重要内容。数字乡村建设可以有效提升乡村治理水平。乡村治理是国家治理的基础,是源头治理、综合治理的重要组成部分。运用物联网思维与技术,将有利于实现治理手段技术化、治理方式规范化、治理内容多元化、治理主体协同化,完善乡村治理体系。

  • 2021-08-03
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农业农村时空大数据平台解决方案

大力发展数字农业,实施智慧农业工程和“互联网+现代农业”行动,鼓励对农业生产进行数字化改造,加强农业遥感、物联网应用,提高农业精准化水平。 实施数字乡村战略,加快物联网、地理信息、智能设备等现代信息技术与农村生产生活的全面深度融合,深化农业农村大数据创新应用,建立空间化、智能化的新型农村统计信息系统。

  • 2021-08-03
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蔡春华 —— 4 个迭代,从批量交付到持续交付 | 阿里巴巴研发效能实践

需求描述:组件商业化 需求背景:某个组件需要接入到产品以按量计费的形式进行为用户提供服务,并按服务流量收费;组件接入到团队产品后,用户通过访问团队产品的页面进行开通/暂停、使用组件;目前组件接入由人工方式转为标准化组件开通/暂停、使用量上报、查询

  • 2021-07-01
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智子云新媒体大数据营销方案

第一层面是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。 第二层面是技术,技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 第三层面是实践,实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据,政府的大数据,企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图

  • 2021-07-01
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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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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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