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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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搭建数据管控体系,重构数据治理框架

对于数据治理更多的首先是一个组织和管理问题,其次才是一个技术实现问题。 数据治理本身就是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合(规划,监督和执行)。同时目前很多理论书籍也提出数据资产管理是数据治理的升级版本,只是在传统数据治理基础上增加了数据价值管理和数据共享管理。

  • 2021-08-30
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数据治理实践:元数据管理架构的演变(从1.0-4.0)

近几年来数据的量级在疯狂的增长,由此带来了系列的问题。作为对人工智能团队的数据支撑,我们听到的最多的质疑是 “正确的数据集”,他们需要正确的数据用于他们的分析。我们开始意识到,虽然我们构建了高度可扩展的数据存储,实时计算等等能力,但是我们的团队仍然在浪费时间寻找合适的数据集来进行分析。

  • 2021-08-26
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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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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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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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2026年中国媒介展望:从掌控到赋能

2025年,持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性,取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望,而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入,并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖,加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项,而是必选项。

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安全应急装备产业发展研究报告(2025年)

安全应急装备是防范化解重大风险、提升突发事件应对能力的物质基础与技术保障,其发展水平直接关系到国家公共安全保障能力和产业链现代化水平。习近平总书记指出,“要巩固壮大实体经济根基,把集成电路、网络安全、生物医药、电力装备、安全应急装备等战略性新兴产业发展作为重中之重,着力打造世界级先进制造业集群。”当前,全球风险挑战日趋复杂严峻,气候变化引发的极端天气事件频发,城市运行系统日益复杂化,对现代化安全应急体系建设提出了新的挑战,也对安全应急装备产业提出更高要求。同时,新一代数字信息技术融合应用不断深化,以及全社会日益增长的安全保障需求,也为安全应急装备产业发展带来重要机遇。

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锚定真实的人——2026人群白皮书

当消费市场迎来“人口结构重塑”与“需求多元裂变”的双重变局,消费者正以更立体的姿态重新定义市场规则,这既是当下的行业底色,更是品牌增长道路上必须直面的核心命题。

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全球业务高速增长DNA分析报告

核心研究发现 1.增长愈发难以实现:尽管许多企业仍在增长,但高增长企业(即员工规模等级提升一级)的比例已从疫情前的7.4%降至疫情后的4.3%,这表明市场环境日益严峻。1 2.AI技能是增长加速器:高增长企业的A技能发展水平比其他企业高出45%。

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