随着信息化进入3.0阶段,越来越呈现出万物数字化、万物互联化,基于海量数据进行深度学习和数据挖掘的智能化特征。数据安全正式站在了时代的聚光灯下,隆重登场。......

知识图谱,作为人工智能和语义网技术的重要组成部分,其核心在于将现实世界的对象和概念以及它们之间的多种关系以图形的方式组织起来。它不仅仅是一种数据结构,更是一种知识的表达和存储方式,能够......

容错可以通过硬件冗余、错误检查和热交换再加上特殊的软件来实现，而容灾必须通过系统冗余、灾难检测和系统迁移等技术来实现。当设备故障不能通过容错机制解决而导致系统宕机时，这种故障的解决......

做一份不错的B端技术方案还是要费些功夫的，下面推荐一份B端产品的技术方案模板，供读者参考。......

在大数据时代中，由于对数据安全和隐私的考虑，例如政府、运营商、互联网公司收集到的数据，不能透露给第三者，因此形成了一个个数据孤岛，数据之间不能互通，数据的价值无法体现。如何应用海量......

传统运维管理的人工及被动响应方式，已经无法支撑数字化业务灵活、快速的发展，要靠智能运维（AIOps）能力来获得数据分析和决策支持。而从传统ITOM到智能运维的演进过程中，需要一系列关键技术......

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。......

玩法繁多的线上购物节刺激了电商平台的线上消费，在这种线上购物井喷式发展的冲击下，如何实现线上线下融合衔接是对电商品牌发展的重要考验。......

工业互联网平台需要解决多类工业设备接入、多源工业数据集成、海量数据管理与处理、工业数据建模分析、工业应用创新与集成、工业知识积累迭代实现等一系列问题,涉及七大类关键技术......

阐述对智能制造技术的理解与认识从硬件软件车间数字化建设网络化资源共享与外界交流合作柔性制造单元和人才队伍建设等方面进行了详细论述......

数字业务技术平台提供了体系结构，允许软件工程师构建初始功能，并随着业务需求和技术的变化不断添加新功能。......

容灾技术是系统的高可用性技术的一个组成部分,容灾系统更加强调处理外界环境对系统的影响,特别是灾难性事件对整个IT节点的影响,提供节点级别的系统恢复功能。......

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......

数字化双胞胎是实际产品或流程的虚拟表示，用于理解和预测对应物的性能特点。在投资实体原型和资产之前，可使用数字化双胞胎在整个产品生命周期中仿真、预测和优化产品与生产系统。......

复工以来，许多企业的业务都受到了挑战。此时RPA出现在了许多企业管理层的桌面。今天就来谈谈企业应该如何开展RPA关键技术选型。......

企业级的应用架构:企业层面的应用架构起到了统一规划、承上启下的作用,向上承接了企业战略发展方向和业务模式,向下规划和指导企业各个IT系统的定位和功能。......

业务类系统（通常称为ToB类产品），一般包括crm，供应链，物流等。系统的架构设计非常具有挑战性。......

知识图谱(knowledgegraph)以其强大的语义处理能力与开放互联能力，可为万维网上的知识互联奠定扎实的基础，使Web3.0提出的“知识之网”愿景成为了可能。......

为什么大多数公司在招聘数据人才的时候，还有着较高的专业技能要求呢，无论是数据分析师、数据工程师、算法工程师还是数据科学家。......

从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识......

用户画像也是近几年比较热的一个词，不过很多小伙伴对于画像的认知还只是「标签化」的层面，或者是只是利用其做一些简单的「分群分析」；如何全面地认知并做系统性地尝试，背后有非常多的点需要......

数据中台解决方案包含：数据中台建设方法论、相关技术体系和工具、数据体系等几大部分构成，前文介绍了数据建设方法论中的数据仓库建设部分，本文将介绍具体构建数仓的相关技术。......

本文通过案例分门别类地深入探讨人工智能的实际应用。案例甚多，此处所列举的仅是九牛一毛。本该按行业或业务对这些案例进行分类，但相反我选择按在行业或业务中最可能应用的顺序来分类。......

容灾与备份区别、灾备技术和容灾体系规划容灾(DisasterTolerance)：就是在上述的灾难发生时，在保证生产系统的数据尽量少丢失的情况下，保持生存系统的业务不间断地运行。......

区块链技术的竞争在经过联盟链和公有链技术的合二为一后，最终将发展为组网能力的竞争，而这是一个BAT都很难参与的竞争。......

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。......

本文介绍了当前银行建设大数据平台的难点和应对措施，详尽分享了某银行大数据平台技术架构设计的实践经验，以及在典型场景下的应用，供广大银行同仁参考。......

在过去的十年中，我们与云之间的日常交互见证了机器学习（ML）的爆炸式增长......

在创业公司，没有大公司那些完善的基础设施，需要我们从开源界，从云服务商甚至有些需要自己去组合，去拼装，去开发一个适合自己的组件或系统以达成我们的目标。......

区块链技术的作用将进一步突显，链动价值，将信息价值化，推动物流与供应链领域基于价值和信用的交换更加高效、快捷与公平。......

比特币底层的区块链技术随后也被发现，其去中心化、去追溯、不可篡改等技术特性，可以应用在金融、溯源等场景。无论你是想了解区块链或者比特币，我们认为比特币作为区块链的诞生之处和第一个应......

京东的解决思路是什么？就是中台战略，兼济天下，无论是产品还是工具，不能只为自己考虑，不管他人死活，中台要赋能整个公司、社区、环境，产品的使用人数越多越能凸显价值。......

数字化转型有三层含义：企业信息化技术转型，企业信息化应用转型、以及企业借助数字化技术，促进企业业务转型，以新的（更有效率、质量、成本）的方式来开展业务。......

如果从企业管理概念出发，理论上来说，不使用IT技术也可以完成数据中台。举个不太恰当的例子，假设我们汇总了纸质报表，进行人工审核，并从中得到了某些趋势洞察，进而改造了多条前线业务，那么......

运维发展历程与工业革命异曲同工，工业的三次革命分别是机械化、电气化与信息化，运维则是原始手工、脚本与自动化工具。那么工业4.0悄然来临的今天，智能化又将会给运维带来哪些影响？......

在面向对象的时代里，我们常说万物皆对象，之前我们只是来分析对象的个体，随着互联网和社交网络的发展，对象与对象之间的联系变得越来越紧密，我们把一个对象称之为一个实体。......

数据智能是大数据的新篇章，意味着企业从业务数据化走向业务智能化。数据智能和数据中台是什么关系？进入到数据智能阶段，商业模式上会有哪些创新？相比技术赋能，合作分成有哪些价值？......

云控制是工业互联网很重要的一项功能。但是，目前工业互联网的关注点主要集中在数据的处理和信息的管理方面。事实上，由于工业互联网中云平台能够综合更多的数据，因此它不仅可以对企业的管理过......

BI商业智能是一个包含信息管理基础架构的平台，通过分析应用为企业的商业策略和绩效管理提供支持，并可以对人员和流程进行一定的管控。......

网络本来是数据中心里最为稳定的一部分，技术几十年下来并未发生根本性的变化。然而，随着互联网的普及、云计算和大数据等新技术的兴起，网络成为了最大的一块阻碍数据中心发展的绊脚石......

从广义上说，工业4.0是制造业的数字化。它被称为工业4.0的原因是，许多人认为它代表着第四次工业革命：第一次工业革命是蒸汽，第二次是电气化，第三次是自动化，第四次则为数字化。有些人还把它......

在技术组织内部，技术人员经常会面临技术选型问题，有时候，技术选型还常常牵扯好几波干系人，相互之间还会产生争议，有的甚至还可能发展到派系斗争的地步。......

德国的工业4.0、中国制造2025、智能制造这三个词想必大家都不陌生，不过对于智能制造的内涵以及十大关键技术并不是每个人都了解，通过阅读本文你将对智能制造有一个更全面的了解。......

一些对新事物比较敏感的航空公司“觉醒”得比较早，例如美国达美航空公司，在面对互联网的新环境时，由于回购了此前外包出去的旅客服务系统和运行控制系统而在IT基础能力方面获得了领先的竞争力......

区块链是目前一个比较热门的新概念，蕴含了技术与金融两层概念。从技术角度来看，这是一个牺牲一致性效率且保证最终一致性的的分布式的数据库，当然这是比较片面的。从经济学的角度来看，这种容......

智能机器人的解决率随着专家经验的积累而不断提升，但长尾问题仍普遍存在，用户对人工服务仍有依赖。如今服务已经进化成渠道多样、智能与人工相辅相成的复杂体系。......

对于高并发或者秒杀的冲击还好，但是最大的是成本问题：怎么提升单位运营的效率？公司拼到最后，活下来就是拼效率，不是拼谁钱多。一切围绕着效率来走，在这个出发点下我们做了一些架构的改造。......

在企业数据建设过程中，大数据治理受到越来越多的重视。从企业数据资产管理和提升数据质量，到自服务和智能化的数据应用，大数据治理的内容在不断地发展和完善，其落地实施的过程中会遇到各种各......

很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术......

ERP项目的失败，主要原因在于产品以外的因素，或称之为非技术性因素。它主要由厂商无法获得公道的利润、软件产品被无停止地修改、走马灯换式的项目总负责人和不断流失的项目维护职员共同构成。......