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数据资产管理的5个步骤和6个要素

数据资产(Data Asset)是指由组织(政府机构、企事业单位等)合法拥有或控制的数据资源,以电子或其他方式记录,例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据,可进行计量或交易,能直接或间接带来经济效益和社会效益。在组织中,并非所有的数据都构成数据资产,数据资产是能够为组织产生价值的数据资源。

  • 2022-03-09
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实时大数据平台建设历程与展望

工商银行从 2002 年开始建设数据集市,当时主要使用 Oracle 类单机版的关系型数据库。随着数据量不断增加,开始引入 TD、ED 等国外高端一体机。2014 年工行正式基于 Hadoop 技术建设了大数据平台,在其之上构建了企业级数据湖及数据仓库。2017 年,随着 AI 技术的兴起,又开始建设机器学习平台,2020 年开始建设数据中台和高时效类场景。

  • 2022-03-09
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8个数据分析模型简介

大家在工作中是不是经常要做各种分析,但又常常遇到无从下手,抓不住重点,搞不清关键数据的情况。俗话说“工欲善其事,必先利其器。”一个好用的数据分析模型,能给我们提供一种视角和思维框架,从而帮我们理清分析逻辑,提高分析准确性。

  • 2022-03-09
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面向智能制造全价值链的精益数字孪生体

当前,世界主要国家都在科技发展的新机遇中大力推动制造业产业创新,在这样的背景下德国提出了“工业4.0”概念,美国发布了先进制造业国家战略计划,我国也确定了以智能制造为核心建设制造强国的总体战略,这些战略计划都将实现智能制造作为新一轮制造业发展的核心。

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数据资产目录建设方法与案例

从数字化转型的实践经验中我们可以得知,企业的数据资产是企业数字化转型的数据底座,必须管理好企业的数据资产,才能有效地进行企业数字化转型。 而对企业数据资产的数据管理需要数据资产框架来支撑数据资产的展示、记录、分析,通过数据资产框架可以明晰企业拥有的数据资产、实现数据资产安全分享、提升数据资产质量、实现数据资产变现等数据管理目标。

  • 2022-03-09
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《数据管理能力成熟度评估模型》概述

《数据管理能力成熟度评估模型》(以下简称DCMM)是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准,旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法,建立和评价自身数据管理能力,持续完善数据管理组织、程序和制度,充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。

  • 2022-03-09
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为什么国企要加快推进数字化转型?

有研究发现,数字化相关技术可为企业提升约60%的作业效率,降低20%的人力成本,提升50%的管理效率 ■ 数字化转型可能面临资金短缺、人才匮乏、技术不足、沉没成本高等一系列挑战,集中体现在“三不”现象:不想、不敢、不会 ■ 国企数字化转型方案往往只能是“一企一策”的定制化操作,几乎没有统一标准和通用模板可以套用

  • 2022-03-09
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工业互联网引发的制造业商业模式的变革

工业互联网引发的制造业的商业模式的变革,并不是搞噱头,我对工业互联网也称的上是有深入的研究,在2021年的时候,第一成为了海尔卡奥斯的外部专家,卡奥斯也是中国做工业互联网做的最好;第二为西门子的mindsphere的生态伙伴在国内的推广做了咨询。所以有一些比较深度的了解,也用不着备课,今天讲的大部分都是在脑子里面直接表达出来的。

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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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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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人工智能赋能应用实践指南

当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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