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从数据资源到数据资产的路有多长?

数字化时代,数据正在以超凡的速度渗透到每一个行业和业务职能领域,成为了与土地、劳动力、资本、技术并列的五大生产要素之一。“数据即资产”已被企业广泛认可。然而,企业的数据仍然存在着大量沉睡的数据、数据孤岛严重、数据质量堪忧、数据安全隐患等诸多问题,这些问题不解决,数据就只是数据,算不得数据资产。

  • 2021-08-30
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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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ADMS数据平台辅助开发管理系统白皮书

ADMS 数据平台辅助开发管理系统 V2.0 是文思海辉金融依据多年来的数据仓库实施方法论,即业务探索、信息探索、逻辑数据模型设计、物理数据模型设计、SDM 映射文档设计、ETL 脚本开发、测试的基础上自主开发的一款作业生成工具,并且内置了规范和质量检查程序,保证文档、模型、代码的一致性和准确性,实现了数据平台类的 DDL、智能化的控制流程和脚本的自动生成。

  • 2021-06-28
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城市交通大数据可视化解决方案

“大数据可视化”能够将城市运行核心系统的各项关键数据进行可视化呈现,通过贴合实战,从感官、操作、应用及数据四个维度解决交警个性化需求,构建业务场景深度应用,从而打通数据到决策的最短路径。交通管理者可以根据实战场景,利用各类图表、趋势图、视觉效果将庞杂枯燥的数据展现出来,进而深度挖掘内在数据规律,以此指导决策,助力城市交通健康的发展。

  • 2021-04-26
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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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深化工业大数据创新应用,赋智制造业数字化转型

近日,工信部印发了《关于工业大数据发展的指导意见》(简称《指导意见》),以贯彻落实国家大数据发展战略、促进工业数字化转型、激发工业数据资源要素潜力、加快工业大数据产业发展为目标,提出了重点任务和保障措施,为我国工业大数据发展指明了方向。为促进《指导意见》实施,本报推出“推动工业大数据发展·促进工业数字化转型”专栏,邀请地方工业大数据主管部门相关负责人和专家学者对《指导意见》进行解读,分析我国工业大数据发展现状和存在问题,并提出落实《指导意见》和推动工业大数据发展的举措建议。

  • 2021-04-20
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大数据平台框架选型分析方案

城市大数据平台,首先是作为一个数据管理平台,核心需求是数据的存和取,然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力,有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务,如信息统计、分析挖掘、全文检索等,考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商,所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。

  • 2021-04-09
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Gartner 2021 年数据和分析领域十大趋势

一些组织使用严重依赖大量历史数据的传统分析技术,新冠疫情袭来时,这些组织意识到了一件重要的事情:许多这些数据模型不再适用。实际上,新冠疫情改变了一切,导致许多数据毫无用处。 反过来,高瞻远瞩的数据团队和分析团队顺势而变:之前采用依赖“大”数据的传统AI技术,现在改而采用一类需要较少量但更多样化的“小”数据的分析技术。

  • 2021-02-28
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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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