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面向数字化的制造业供应链解决方案

从信息化和数字化的对比来看,首先,信息化强调的是功能和流程,数字化更多强调的是数据和实时的反馈;第二,信息化强调的是数字的存储和记录,数字化强调的是智能反馈,数据驱动;第三,在信息化时代强调更多的是标准化,设备、流程的标准,甚至把人比喻成机器一样精准的执行某些指令,数字化时代,由于数字赋能,更多强调机器像人一样更加智能。基于新技术和整个智能物流设备的发展,推进了整个数字化的进程。

  • 2021-07-19
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什么是数据标准,如何做好数据标准管理?

在万物互联的当下,数字经济生态基本覆盖了社会生产的方方面面,数据不再只是单纯的经营活动副产品,还成为了开发新型商业模式的基础资产和创造未来发展机遇的战略资源。想要高效低成本地运营一个项目、部门、公司,乃至城市,数据化思维都是重要的一环。

  • 2021-08-16
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为什么要数据治理?怎样开始?

数据的重要性已无需赘述,为了管好和用好数据,数据治理工作的价值日益凸显,而数据治理是企业整体层面的一项工作,需要各单位协作,而在开始数据治理之前,企业中大部分成员对数据治理的了解往往是比较少的,所以在正式启动数据治理时的宣贯以及后续多次的培训就非常重要了。本文来自于一份在数据治理启动之初面向企业全员特别是管理层的宣贯材料(节选),让此前没有接触过数据治理的大家对数据治理有个初步印象,初步明晰大致的工作方向和内容。

  • 2021-08-16
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阿里巴巴数据资产管理

数据资产是指由企业拥有或者控制的、能够为企业带来未来经济利益的、以一定的方式记录的数据资源。在企业中,并非所有的数据都是数据资产,只有能够为企业产生价值的数据资源才被称为数据资产。 数据资产管理是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能。数据资产管理的职能通常包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序,通过这些职能达到控制、保护、交付和提高数据资产价值的目的。 下面这份PPT介绍了阿里巴巴数据资产管理实践,主要内容包括数据资产管理能做什么、如何对数据资产进行盘点和评估、数据资产治理体系的效果及价值、数据资产应用管理体系的作用和价值、重点阐述了阿里巴巴数据资产管理体系架构等,供企业构建数据资产管理体系参考借鉴。

  • 2021-08-16
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典型商业银行公司客户关系数据梳理和应用分析

随着商业银行公司业务的发展,监管报送、授信管理和客户营销等领域对公司客户关系数据的需求不断涌现。商业银行公司客户中,大多涉及到相互担保、联合担保、循环担保等关联关系,这些关系错综复杂、相互交叉成网,其中蕴藏着大量的潜在信息,针对如何运用好这些信息,本文梳理了部分典型商业银行公司客户关系数据,并结合数据应用进行简要介绍。

  • 2021-08-16
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企业数据分类分级标准体系解析

云计算、大数据、移动互联、物联网和人工智能等技术推动了整个社会的数字化,数据成为继土地、人力、资本、管理、技术之后的新型生产要素,能够在流动、分享、加工和处理的过程创造价值。 然而海量数据的汇集在带来巨大价值的同时也面临着严重的安全风险,如何有效利用和保护数据成了网络安全的关注焦点。至此,网络安全告别了“以技术为中心”的时代,迎来了“数据为中心”的时代,越来越回归安全的本质。

  • 2021-08-16
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数据资产盘点实践:智能对标

数据资产盘点,是一个将数据资源进行标准化、产品化、服务化的过程。没有经过这个过程的数据,仅仅只能是数据资源,就像原油;经过资产盘点,有口径、有溯源、有案例场景,有服务接口,用户才能“看得到、用得上、能放心”。 然而,企业在实际的工作中,面对大量的存量数据资源和有限的数据标准,这是一个N:1的过程。这个过程,如果没有在这些系统建设之初就进行建模管控,形成标准资源的1:N机制,那么反推回来,要让N个数据资源项被找到、对齐数据标准,会是一项困难的工作。在这个时候,就必须使用智能化的工具,部分替代人工的识别和评估。

  • 2021-08-16
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企业数据资产盘点与数据标准梳理方法

大数据在中国的大地上蓬勃发展,带动了许多新的理念的诞生,数据治理就是其中之一,这两年已建立好的数据中心或者正在建的数据中心都在如火如荼的进行,在企业内部,也已经开始由原来的业务部门和IT部门演变出来数据管理部门,通过开展数据管理办法、制定数据标准、保证数据质量、维护数据架构、提供平台与工具等工作作为数字化转型的基础设施,数据治理已经成为数据团队履行数据职责的重要手段。

  • 2021-08-16
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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