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从数据管理到组织机构变革,其实现在不仅是业务方需要的组织机构的变革,还有数据上的驱动组织变革,我们经历过非常多的行业,都在为了业务而进行组织机构的每次的一轮又一轮的调整,这里会遇到很多......
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在云原生时代，基础设施与应用的部署构建都发生了极大变化，传统的监控方式已经无法适应云原生的场景。......
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IT人总是习惯用技术语言提建议，用技术思维行事，尤其做项目的时候，但往往很难达到效果。诚然，在一家普通的业务公司，想用IT语言获得认可和支持，其难度可想而知。......
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受GDPR立法的影响，全球其他国家也陆续推出了相关的隐私法规。具有代表性的是美国2018年6月通过的《加州消费者隐私法案》（CaliforniaConsumerPrivacyAct，CCPA），由于影响涉及大部分知名IT科......
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新型网络强化互联基础、云计算加速应用创新、人工智能(AI)促进价值挖掘、开源开放助推生态构建,这些都标志着传统产业在技术创新的不断推动下出现了重大变革。......
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中国SaaS行业的规模受到了软件行业底子薄的影响。......
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在降低数据敏感程度的基础上，数据脱敏技术会最大程度上的保持脱敏后数据的可用性，使脱敏后的数据依旧能够满足关联分析、机器学习、即时查询等需求。......
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数字化正在创造机会，这将改变我们对移动出行的理解。汽车作为网络世界的一部分，不仅仅在为用户传递信息和娱乐提供新的可能性，同样通过更加智能的舒适或者辅助功能引领着车辆自动驾驶化。......
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我们当然可以给这样的转型冠以多种名称,但其实质只有一条——自动化。自动化水平的提升,将帮助企业快速开发、快速上线、快速试错、快速恢复以及快速学习。??......
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信息化基础设施与应用系统就是所谓的IT架构，后来随着SOA理念的引进，企业逐渐在IT构建上具备了整体观，构建信息化设施开始从整体IT架构层面规划，如今随着移动化、大数据、云计算等技术的推动......
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当一项新技术刚出来的时候人们会非常乐观，常常以为这项技术会给人类带来巨大的变革，对此持有过高的期望，所以这项技术一开始会以非常快的速度受到大家追捧，然后到达一个顶峰，之后人们开始认......
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很多公司在采集数据时，会采集到很多脏数据，比如模拟器刷量、羊毛党刷量。如果未做反作弊识别，很难将这部分数据过滤掉；另外一方面，在采集数据时，没有做到标准化、规范化上报。那么在做数据......
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数字化转型为首席信息官创造了许多机会。是什么机会，又如何推动主事数字化的首席信息官的职业生涯?......
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超融合基础架构中的H指的是“Hyper”即虚拟化，对应虚拟化计算架构，比如VMware的EXSI、KVM和Hyper-V等。融合“Converged”指的是将计算和存储部署在同一个节点上，相当于多个组件部署在一个系......
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人工智能最终会走到何种高度还不得而知，但有三个影响已经明显可见的：（1）智能设备重组物流生产要素；（2）智能计算重构物流运作流程；（3）区块链技术改变物流契约规则......
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运维的工作方向比较多，随着业务规模的不断发展，越成熟的互联网公司，运维岗位会划分得越细。当前很多大型的互联网公司，在初创时期只有系统运维，随着模、服务质量的要求，也逐渐进行了工作细......
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大数据时代的到来，带给了每一个行业实实在在的冲击和挑战。大数据就像蒸汽时代和电力时代蒸汽和电一样，不仅仅是一次简单的技术和生产力的创新，而是引发了整个生产模式的变革。而处于大数据时......
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互联网+大环境下，混合云已经成为了企业连接世界的必经之路。本文从业务需求出发，分析用户对混合云需求的来源和使用场景，然后从技术角度给出混合云部署的关键能力参考，最后讨论一下混合云的......
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人们在2016年只看到一项革命性的存储技术，而在目前市场规模达到1000多亿美元的存储行业中将会有很多改进。例如几家存储行业的初创企业，特别是以色列研发部门设计的软件。......
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随着互联网特别是移动互联网的快速发展，从金融行业来看，我们金融的活动开始日益的和消费互联网和产业互联网加速融合。应该说对我们的信息技术带来了一些新的特征。......
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多年来，首席信息官和首席数据官的角色有时由不同的人担任，有时由同一个人持有。IT的价值观及其在组织内的地位的看法都在不断变化。当IT作为所有技术的承办商的角色只不过是遥远的记忆是，问题......
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什么样的技术会带来生产力的极大提升？技术含量是否与生产力提升成正比关系？......
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数据中心管理人员需要更多的传感器来监控现代数据中心基础设施，新一代应用程序旨在通过将机器学习应用于物联网传感器网络来来填补这一空白。......
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目前国内的CRM系统服务商都是什么样的类型？面对瞬息万变的互联网时代，CRM该如何往什么方向发展，该何去何从？......
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在数据化产品泛滥的今天，不少开发者都有这样的疑问：现阶段应该在哪些方面来关注数据的核心诉求？......
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DevOps包含了太多方面的技术和实践，很难通过一个统一的工具链来描述其发展。即便如此，我们仍然可以从ThoughtWorks技术雷达的条目变动中看出一些趋势。......
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当大家谈到提升数据中心带宽时，时间就是一切。面临的最大的挑战是如何应对未来发展，以及在不久的将来数据中心能够提供什么，并已经制定好未来发展方向与目标。......
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大数据产业的出现和发展是现代信息技术与互联网时代海量信息发展到一定阶段的必然结果,必将对当今社会的信息技术、商业模式和相关的法律法规产生深刻影响。......
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作为IT人员很难明确自己的定位，更难找到出路。针对这个问题，我将谈谈我自己的看法，希望大家能多补充、讨论。......
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大数据世界中，分析师倾向于将数据可视化视为没有实际价值。虽然数据可视化并不提供对后端重型平台规模的分析，但这并不意味着可视化在业务中没有一席之地。......
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由于ERP系统与云计算模式都处在发展阶段，虽然已经有部分服务商注意到了云计算模式下ERP系统的潜力所在，开始提供相关的服务，但仍处于摸索阶段，因此，云计算模式下ERP的发展还有一段路要走。......
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众所周知,大数据按照处理流程可以分为三步:大数据采集和清洗大数据存储和分析大数据展现和应用从以上这三个方面,我想谈谈制约大数据发展的几个核心问题。......
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每家SaaS企业的成功，都与留住客户和获得经常性收益的能力直接挂钩。现在的SaaS企业，已经不再满足于获取大量客户这一简单的目标。......
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2016年，各行各业的大数据应用都渐渐从空洞的理论落地，被专家们称为“大数据元年”。无论如何，大数据已经成为IT领域的流行趋势，那么，2017年对大多数企业具有战略意义的大数据趋势有哪些?......
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大数据时代:CIO该如何稳步发展?如果能够将注意力从技术转移到业务回报身上,CIO们就会拥有掌握大数据领导权的显著竞争优势。......
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不断变化的首席信息官（CIO）角色的重要驱动力是由于企业与消费者的关系发生根本性转变。而不是简单地提供产品或服务，期望获得一个简单的交易关系，企业现在明白客户渴望“经验”。......
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IaaS公有云计算市场在2016年年内呈现出明确的三足鼎立局面：AWS、微软Azure与GoogleCloudPlatform取得遥遥领先的优势，而企业对三者提供的公有云服务的......
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2017年大数据发展的10大趋势经由全球专业机构发布，希望可以为你所在机构的年的发展规划提供战略政策依据。......
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作为中车信息公司TiPLM与TiMDM创新集成的重点项目,永济电机公司项目致力于实现多系统集成、打通多系统底层数据链,提升永济新时速电机信息化管理水平。......
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随着企业内部信息化（内联网）建设在降低运营成本、提高工作效率、增强企业竞争力方面所取得的巨大成功，企业自然而然地开始出现“将内部IT网络延伸到自己的供应商或客户之处......
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CRM是一种商业策略，它按照客户的分类情况有效地组织企业资源，培养以客户为中心地经营行为，以及实施以客户为中心地业务流程......
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随着我国生产力水平的不断发展，我国产品管理和质量控制水平也日益提升。而产品数据管理系统在这方面起到了关键作用，而且还从若干方面论述了产品数据管理系统的发展趋势，希望能够为相关研究提......
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IT安全人员需要更好地应对已知风险、密切关注影子IT设备带来的价值，同时解决由物联网装置引入所带来的相应漏洞......
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时至今日，我们的数据管理能力日益提升，但数据分析能力则相对落后。尽管工具在今天的文章中，我们将专注于能够交付实际分析结论的大数据应用，同时追踪其发展及当前状态，最终借此窥探大数据技......
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移动CRM系统具有传统CRM系统无法比拟的优越性。使业务软摆脱时间和场所局限的移动CRM系统是将会带来一种新的信息化革命......
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去几年,外部推动力不断重塑制造业前景,产品变得越来越智能化,产品的互联性及全球化正从根本上驱动产品向服务转变。作为承载制造业转型的重要使能平台,PLM技术也伴随着制造业的发展发生重要的革......
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大数据整个的应用领域的变化，其实这个变化简单认为是老三样和新三样。老的是互联网、金融、健康，新的是城市、企业和工业的数据，新三样会拉动大数据发展的新的增长点。......
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公司由粗犷式发展转向精细化运营的过程中，数据决策支持发挥着至关重要的作用。而在传统行业里，由于数据量相对较小；业务系统变更相对规律；系统架构相对简单；数据来源相对单一等原因，从而使......
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随着云计算与大数据的出现以及超大规模数据中心的加快部署，网络管理人员必须不断重新调整并进一步发展网络。在这一挑战的推动下，各种新技术与新标准应运而生，不仅可用于提高和优化网络容量、......
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大数据商业建模的新发展方向在哪里？怎么样预测才能真正发挥大数据的特有优势？从预测到“现测”是如何实现的？......