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【精品】大数据时代的智慧矿山

随着科技技术的不断演进,数字化已成为各行业内一个非常重要且极具吸引力的市场,其目标是将IT技术与产品、系统、解决方案和服务进行融合,贯穿于从研发设计到生产到技术维护的整个产业链。乘着数字化这股智慧东风一逐渐吹进了万千行业,矿山就是其中的一个典型领域。从矿山自动化到数字矿山,再到如今的智慧矿山,数字经济时代,有关未来矿山建设与实现方式不断被刷新。当下,智慧矿山利用底层传感器实现数据采集,物联网(IoT)释放数据威力,从生产运营、成本管控、采购销售等系统,整合所有数据通过精准分析,为煤炭企业决策层提供精准、实时的数据支撑,实现降低成本、提高决策效率的目标。 北京君时慧成实时大数据平台,基于Hadoop架构,集成了生态圈中的主流热门组件并不断的进行相关功能的优化。可对矿山生产大数据、销售大数据、物流大数据、设备运行大数据、安全大数据、环保大数据等的进行智慧采集与存储,助其最终落地大数据分析应用。

  • 2021-06-25
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用友办公解决方案

随着中国的信息化建设高度发展、经济迅速增长,国内企业尤其是中小企事业之间,物流、信息、技术、资金等差距日益缩小。在不断失去原有的竞争优势的同时,是否有新的竞争力量出现,这成为了国内企业的重大话题。然而,提升企业的内务管理水平,完善办公行政流程和业务运作流程,加强企业内部的沟通协同效率,实现企业内部信息资源共享的极大化,减少资源的消耗,提高机构服务水平等都成为提升新竞争力的重要手段和方法。然而,办公自动化系统在众多的方法和手段中扮演着最重要角色。

  • 2021-10-25
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九大数据分析方法之:周期性分析法

所谓的常识,很大一部分是周期性变化:到了这个时间,就会出这种事。周期性分析,主要是从日常杂乱的数据中,发现会周期性出现的规律,从而避免上述问题。常见的周期包括两种:自然周期/生命周期。 所谓自然周期,是指业务指标随着时间自然发生波动,比如上边吐槽的“2月份业绩自然少”,这是因为2月份过年,大家都放假了,业绩肯定少呀。

  • 2021-09-24
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详解数据资产的8大重要特征

原始数据加工成标签,即可认为是简单意义上的数据资产化过程。 数据不再是业务、信息系统的记录或存储,而是转化成带有商业价值的标签,标签是具有业务含义或对业务有指导意义的数据定义,可以说,完成了标签类目体系的组织和标签设计开发,才算是真正建立了数据资产的本体。 数据资产价值主要通过资产服务化生成相应的数据服务,帮助业务增值或企业降本增效来证明。

  • 2021-09-09
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基于区块链的共享储能应用平台

作为我国新能源最为丰富的地区之一,青海省新能源行业发展处于国内各省市区前列。截至2019年12月,青海省电力装机容量达到3182万千瓦,其中太阳能、风电装机分别为1119万千瓦和487万千瓦,新能源已成为青海第一大电源,目前装机占比已达到全省装机的50.5%。然而,与传统的火力、水力发电方式相比,风电、光伏等可再生能源出力具有间歇性、波动性和随机性,受天气条件的影响大,出力可调控能力差,短时间内极易出现功率过剩或缺额现象,给电网规划与调度运行带来挑战。储能是解决青海省新能源发电和负荷用电时空不匹配的绝佳手段,它能够将电力生产和消费在时间上进行解耦,使得传统实时平衡的“刚性”电力系统变得“柔性”。 共享储能是在能源互联网背景下产生的新一代储能理念,具有分布广泛、应用灵活的优点,可以有效提升高渗透率下电网的稳定特性和对新能源的消纳能力,目前已成为能源互联网框架中储能应用的重要研究方向之一。

  • 2021-04-24
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数据治理的数字画像

随着全网步入大数据时代,企业的目光日益聚焦在利用大数据服务精细化营销、精细化运营上,各类客户画像、员工画像理论如雨后春笋般兴起,而数据应用的底层——数据治理,却鲜有整体的理论体系。如何避免治理工作自身“无的放矢”,如何量化数据基础建设的贡献,我们需要为数据治理工作描绘一张“数字画像”。这个命题的内涵外延非常丰富,在此我们选取用户体验、架构质量两个角度进行讨论。

  • 2021-09-14
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2015十三五模式再造·从智能制造到智慧工厂

1. 成本优势正在丧失,积极转型智能+ 2. 从自动化到智慧工厂——万亿市场,蓝海战略 3. 投资策略及个股推荐

  • 2021-04-22
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大数据技术应用与案例解析

最早提出大数据时代到来的是麦肯锡:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(大量Volume,多样Variety,价值Value,高速Velocity),或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二,数据类型繁多。比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低,商业价值高。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

  • 2021-05-31
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