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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......
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数据分类分级是开展数据全生命周期管理的基础，企业做好数据分类分级才能更好地去落实合规义务以及进行数据安全管控。......
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银行业整体上已具备结合业务场景收集比较完整的IT指标数据的能力，亟待一套指标数据分析体系为IT管理与业务分析提供可量化、可视化、集约化的决策支撑。......
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“是什么促使老乡鸡去做数字化？”束从轩表示，数字化已经渗透到了人们生活的方方面面。改变的不仅仅是个人的数字化，还有老乡鸡的发展。......
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本篇文章基于华为自身数字化转型实践，以及与行业客户和伙伴在转型过程中总结提炼出可供大中型企业借鉴的，加速数字化转型和智能升级的方法论和落地方案，介绍如何通过数字化技术，在数字化研发......
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很多企业知道数据治理很重要，但是却不清楚如何做好数据治理。有的企业开展数据治理是“摸着石头过河”，还有一部分企业是"想过河但是不知道该摸哪一块石头”。......
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安全开发需要投入的不仅仅是基础设施及工具，更是对开发团队、安全团队人员的能力提出了更高的要求。企业面临着上述问题的时候，如资源不够、人员不足、能力欠缺等等，去做安全开发还会延伸出其......
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业务数字化的目的是打造一体化的业务流、信息流与数据流......
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企业能否在市场上赢得竞争，能否具备持续发展的能力，关键在于管理。而新时代的管理又要求企业必须建立高效、动态的快速反映系统，管理信息化是企业的必然选择，也是提升企业竞争力的利器和手段......
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多套不同的系统，听起来是不是有点多，且不必要？但在这家公司漫长的信息化和数字化旅程中，这些系统都是为了回应在不同区域更快速地开展业务的需求而建设完成的。或许一个事物的发展多半总是在......
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传统的IT架构，在业务发展中面临的以下问题：研发缺乏技术基线，系统建设缺乏统一规划，创新能力不足，业务间数据壁垒严重；数据及业务资产复用不足......
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本文从数据安全事件的风险类型，数据安全法律法规的指引与要求出发，输出了企业数据安全体系的总体框架，并就框架中的重要举措，提出了落地执行方面的参考建议。......
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网络安全规划，一定是自上而下的，是在充分继承企业战略规划、IT战略规划的基础上，建立的全面、明确、有前瞻性的安全计划。网络安全规划可为企业提前制定符合业务发展战略的网络安全建设路径，......
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随着软件复杂度的不断提升，单体应用架构逐步向分布式和微服务的架构演进，整体的调用环境也越来越复杂，仅靠日志和指标渐渐难以快速定位复杂环境下的问题。对于全栈可观测的诉求也变得愈加强烈......
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收集完整而准确的基础数据，是ERP成功实施的必要条件。实施ERP并不仅仅是购买和安装一套软件，在正式运行之前还有很多工作要做，基础数据的收集准备就是一项不可或缺的工作。......
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MLOps寻求提高自动化程度并改善生产模型的质量，同时还要关注业务和法规要求。虽然MLOps是从一组最佳实践开始的，但它正逐渐演变成一种独立的ML生命周期管理方法。......
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ERP实施成功判断标准是什么？ERP作为企业信息化的主体，帮助企业实现由手工管理到信息化管理，由不规范不科学的流程体系到规范科学的流程体系。随着ERP理论及软件系统的越来越普及，实施成功的......
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通过对ERP实施成本进行分析，确定了ERP实施成本的构成项目。分析了每个成本项目的构成及其成本动因，通过量化成本动因对成本项目的直接和间接影响分别建立环境设施、硬件、软件，人力资源成本的......
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信息科技风险管理系统以提升银行信息科技风险管理核心能力为目标，充分发挥“三道防线”协同作用，专注于风险管理视角，提供标准化、自动化、可度量、可预知的全方位信息科技风险管理服务，实现......
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创立于1995年的步步高集团，旗下商业连锁版块自2017年开启数字化转型战略：通过顾客数字化、商品数字化和运营数字化，在提升顾客体验的同时，重塑传统零售的价值链，升级门店的运营管理模式，提......
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京东到家业务系统面对大量的恶意网络攻击，不同安全设备的告警信息存在出入且信息较为分散，容易误判、漏判而导致应急止损滞后等问题。......
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随着vivo业务迁移到k8s的增长，我们需要将k8s部署到多个数据中心。如何高效、可靠的在数据中心管理多个大规模的k8s集群是我们面临的关键挑战。kubernetes的节点需要对os、docker、etcd、k8s、cn......
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美团住宿数据治理团队通过多年数仓建设及数据治理的经验沉淀，并结合业务发展阶段对于数据治理的诉求，将治理的思路逐步从专项、表象、问题驱动的治理，转变为自动化、体系化的治理，并从标准化......
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数据准备工作作为信息系上线的基础工作，得到了广泛的重视，但是因为基础数据问题而导致的系统实施困境依然常常发生......
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运营模型也多种多样：比如，有偏理论的，也有偏实践的；有分析用户属性与生命周期的，也有经营用户的；根据用户增长、用户活跃、用户留存、用户变现等运营目标，每个目标下都有特定的方法论；再......
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媒体融合下半场的重心将向智能化趋势发展。如何打造实用有效的媒体数据产品和服务，继而完成数智化转型，已成为媒体行业当前最为关注的问题。本文围绕当前媒体机构的转型需求，媒体数据中台建设......
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本篇从四个部分向大家展开介绍，第一部分是传媒的业务介绍，第二部分是数仓建设演进，第三部分是数据管治体系，最后再介绍对数据治理体系化建设的一些展望。......
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数仓在建设过程中，对数据的组织管理上，不仅要根据业务进行纵向的主题域划分，还需要横向的数仓分层规范。本文作者围绕企业数仓分层展开分析，希望对你有帮助。......
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对于实时数据方面，期望拥有可以实时响应的用户行为流，同时在算法特征、指标统计、业务外显等业务场景有愈来愈多的数据实时化的诉求。......
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数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素；人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。......
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优秀可靠的数仓体系，往往需要清晰的数据分层结构，即要保证数据层的稳定又要屏蔽对下游的影响，并且要避免链路过长。那么问题来了，一直在讲数仓要分层，那数仓分几层最好？......
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随着数字经济的快速发展，数据已经成为新的生产要素。如何有效地开展数据治理工作，提升数据质量，打破数据孤岛，充分发挥数据的业务价值，已成为业界的热门话题。......
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互联网工程的高速发展，分布式、微服务、容器化架构的流行，互联网已全面进入云原生时代。构建系统的方式由最初的单体大应用演变为分布式架构，一台服务器可能仅存几小时甚至几分钟，这种复杂性......
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ERP的实施是ERP实施方与客户共同完成的的项目,具有典型的项目管理特征,不管是哪一方都需要按照项目管理的指导思想进行项目实施......
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在中国,营销科技从未形成统一定义,但企业营销人普遍关注科技在营销链路各环节中的应用,因此所有与企业营销业务相关的科技,都属于营销科技的范畴。......
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在全球数字经济浪潮下,数字化转型已成为金融行业关注和发展的重点。而数字化的基石是大量的、繁杂的、与业务关联度高的基础数据,基于各类数据进行加工处理,分析呈现,灵活应用,改善业务的过程,我......
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本文分享的是数据标准管理在携程度假数据治理中的实践，希望对想要了解和学习数据治理实践的读者有所帮助，也希望能收获宝贵的建议。......
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数字化转型本非易事，疫情之下更是困难重重。在新常态下如何发挥数字化平台的价值？华为以“战略决心、信心和恒心”，坚持“135”：瞄准1个目标，做好3项工作，实现5个转变，支撑了数字化创新、......
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在农业银行数字化转型背景下,对“以安全生产为第一要务”的数据中心而言,随着运维规模与体量的快速增长,对提升配置准确性、监控有效性、操作自动化、安全精细化有了更高要求......
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指标体系是将零散单点的具有相互联系的指标,系统化的组织起来,通过单点看全局,通过全局解决单点的问题。完整的指标体系是由指标和维度组成的。......
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以前各个监控系统会各自进行告警收敛、消息组装等工作,为了减少冗余,需要将收敛等工作由一个服务统一做处理,与此同时告警中心平台也到了更新迭代的阶段,这样就需要建设一个对内部各业务统一提供......
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本文是吉利汽车针对上述问题，在应用IIoT技术打造互联工厂方面的一些思考与探索过程。......
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通过这个咨询项目的实施,我大概把整个咨询项目实施流程做个介绍,复盘一些经验和教训,希望对有志于做IT咨询的小伙伴有些帮助。......
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数据安全分级分类是任何数据资产安全和合规程序的重要组成部分，尤其是在组织存储大量数据资产时。......
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了解数据建模之前首先要知道的是什么是数据模型。数据模型（DataModel）是数据特征的抽象，它从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供一个抽......
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工具型SaaS,产品较轻,业务和管理属性弱,上手较快,在企业内部推广使用相对容易。......
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无论企业数字化转型口号喊得多么响亮,如果一线员工的工作内涵没有发生变化,那也就是企业的自嗨而已,那么面对数字化转型,作为员工的我们,应该如何迎接这些挑战呢?......
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随着信息化时代的高速发展,数字化理念逐渐深入人心,各行各业都在做数字化转型。证券行业也不例外,各种线下的客户服务被线上化,很多依赖人工的工作场景被流程再造,并最终以数字化应用的形式体现......
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怎样提升数据价值转化、缩短数据供应和数据应用之间的距离是数据中台建设面临的重要课题。......
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分析很重要，在实践中应用分析的结论更重要，执行很重要，在执行过程中反思我们的目标更重要。......