商城已建立面向整个零售业务的数据仓库,整合了前台业务运营数据和后台管理数据,建立了面向零售的管理分析应用；金融集团已开展供应链金融、人人贷和保理等多种业务，积累了一定量的业务数据，同时业务人员也从客户管理、风险评级和经营规模预测等方面，提出了大量分析预测需求。
真正的物联网，要从原料生产到销售、卷烟原材料供应到销售，都处于可知、可控、可信的状态，并且达到智能处理的水平…，初步考虑是先从卷烟物流做起，建设行业统一完整的卷烟物联网，再向全面展开的烟草物联网迈进。
物联网的经济影响以数万亿计，而物联网设备的数量则以数十亿计。市场分析人士称，2017年，互联设备已经超过50亿台，预计到2020年将超过120亿台（Gartner，2017年）。为了支持这种快速扩张，企业供应商正在迅速扩大其私有云产品，包括阿里巴巴、AmazonWeb Services、Google、IBM和Microsoft在内的知名互联网公司正在建立自己的云服务。
在2013年波士顿的大数据峰会，Express s的首席数据科学家Inderpal Bhandar 提出了Veracity 的概念。Veracity主要是指数据是否有偏差、数据噪声有多大，以及是否有异常值。当业界大量积累各种来源的数据时，数据是否准确变成一个非常重大的问题，否则最后就是“Garbage in，Garbage out”。
信息化的核心是数据，只有全民都关注数据，才能理解信息化的实质；数据是一种新的生产要素和燃料，相关技术是带有全局性和战略性。
2015年1月，美国等蓄意阻挠，利用JTC1一些管理规则漏洞，意图更换主编辑；2015年5月，经过重新投票选举沈杰代表中国重新担任主编辑。2015年9月，美国又提出分拆标准，2016年1月，JTC1重新投票，没有通过分拆提案；2017年2月，通过CD投票；2017年7月，进入DIS投票。
众所周知，科技是现代化建设的第一生产力，当今社会正在逐步向信息化、网络化、数字化发展。由于多系统、多业务、多厂商设备等原因导致IT网络管理环境复杂多变，IT维护难度成几何倍数增长，IT信息科技方面的风险及隐患也在不断的加大，如何保证整个IT系统稳定安全的运行也是本次项目建设的重点关注部分。如果没有一套先进的IT运维监控管理系统，会使得客户对业务系统的运维管理比较被动且滞后。
通过构建“一个交换通道、两大数据资源群、三类典型应用”，为财政宏观、微观的决策管理提供基于数据智能化的分析决策支持，逐步形成“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的财政管理工作新常态。
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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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
近年来，随着数智技术的日趋成熟及其与产业融合程度的日渐深入，以云计算、大数据、人工智能为代表的新质生产力正加速各行业企业的深化变革。技术变革的洪流不仅推动企业从单点数智化迈向生态智能化，更让数智化转型从“战略选项”升级为“生存刚需”。这场转型已不再局限于效率工具的更新与革命，更是企业战略内核的重构与演进，在战略组织、产品服务、数智技术等要素融合中加速构建系统性能力。
Gartner在《2024端点保护平台魔力象限》中尖锐指出:依赖杀毒软件、边界防火墙和分散代理的"拼凑式防御”，其有效性已降至历史冰点。
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白盒化通过硬件与软件解耦、接口和开放架构标准化，将传统封闭的专用设各转变为“通用硬件+灵活软件”的模块化组合模式。核心是打破硬件与操作系统的捆绑关系，采用标准化、通用化的硬件平台(如商用交换芯片和模块化组件)，支持第三方软件的自由加载与替换，
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