企业数字化转型思路、方法与案例

数字化转型的总体思路数字化转型的工具和方法

2021-04-07
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日志易-智能机器分析平台

智能？志中？平台是？志易围绕企业在？志管理与分析？？的核？需求，推出的统？？志管理平台，可？站式解决？志数据的采集、清洗、存储、搜索、分析、告警、可视化等需求，并应？机器学习、AI智能算法，快速预测和定位故障，实时展现业务运？健康度，提升企业IT智能运营？平。

2021-04-06
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艾瑞咨询2020年全球互联网通信云行业研究报告

PaaS层互联网通信云面向具有一定开发能力的客户群体（TO C应用开发者和TO B的ISV），以定制化能力、私有部署同SaaS厂商区分开来；与传统短信和语音PaaS强调运营商资源不同，IM和RTC技术是互联网通信云核心竞争力

2021-04-06
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谈谈基于事件流处理的物联网数据的应用模式

通过物联网（IoT）连接的设备出现在很多场合——汽车、工厂、家庭、零售店和可穿戴设备等等。在后台，这些“东西”通过它们所安装的传感器传输大量数据，而且它们不停地这样做，不断变化的数据流引发了新服务的创造、货币化机会、更好的效率和更具竞争力的商业模式。来自物联网设备中传感器的数据被数以万亿计的设备、人员、组织和场所使用。虽然这个万亿节点的网络带来了许多挑战，但机会也很多。能够收集、处理和分析巨量物联网信息的组织可以以过去从未想象过的方式将自己与竞争对手区分开来。

2021-04-05
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谈谈如何制定完整动态的数据治理框架

随着组织继续变得更加数据驱动，它们的成功最终将取决于维护和使用数据的一致视图的能力。更好的数据——以及对这些数据含义的更清晰的理解——可以推动洞察力，帮助你每天做出更好的决策。数据治理框架的组件为各种规模的企业建立和维持有效的数据治理计划提供了一个全面的结构。有了这些元素，您就可以向组织中的所有用户提供可信的、及时的、高质量的数据。并创建数据，推动一个更有效，高效率和反应迅速的组织。

2021-04-05
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从麦肯锡的20个图表看数据可视化的魅力

无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。

2021-04-05
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三个典型的设备主数据建设案例

建立集团统一的设备主数据管控体系，从而治理和整合集团已有的设备数据资源，将设备主数据从系统局部应用提升到集团全局共享应用。提升集团公司数据架构的灵活性、提升数据资产的可复用性、减少因数据质量问题导致的高额维护和管理费用，实现集团设备主数据的全生命周期管理和数据集成共享。建立以基层厂矿生产系统设备资产树为基础结构的资产管理体系，实时反映各类设备当前状态；集成全集团设备台账及档案信息，准确反映设备全生命周期各阶段的信息。

2021-04-05
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谈谈如何以正确的指标驱动有效的进行数据质量控制

希望这篇文章为您提供了保持数据高质量所需的信息和工具。我们也希望您同意，数据质量管理是确保组织在数字时代保持竞争力的关键过程。虽然维护高质量的数据似乎是一件很痛苦的事情，但想想其他公司也觉得DQM是一个巨大的麻烦。所以，如果你的公司煞费苦心地让你的数据变得可信，你就会自然而然地在你的市场上获得竞争优势。俗话说，“如果事情很容易，每个人都会去做。”DQM是创建有效的业务仪表板的先决条件，该仪表板将帮助您进行决策并推动业务发展。

2021-04-05
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。

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信创云国产政务云解决方案

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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧展方阳洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进