数字化转型网数据专题——数字化转型网www.szhzxw.cn

如何对企业系统数据进行全面盘点与分类梳理?

当前,许多制造企业面临“数据丰富但管理混乱”的困境:研发设计数据在PLM系统中,生产过程数据在MES系统中,设备运行数据在SCADA系统中,供应链信息在ERP中,客户反馈在CRM中……数据分散在多个孤立的业务系统中,缺乏统一视图,形成了典型的“数据烟囱”。

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如何让数据高效共享?得到深度开发利用?

分类分级的最终目的,不是为了“锁住”数据,而是为了更好地“用活”数据

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如何实现对数据的分类分级管理?

分类是基础,分级是关键。

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数据治理有哪些必要性?

海量数据的爆发增长使我们犹如进入了一个数字海洋,我们在数据的海洋中望洋兴叹,不知所踪。数据蕴含着丰富的价值,是当代的石油,当代的黄金。

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工业数据管理意义是什么?

从国际视角来看,我们面临着制造业转型升级的重要先机,各个发达国家都纷纷布局工业数据先机。随着云计算、大数据和物联网等新兴产业的发展,全球掀起了以制造业转型升级为主要任务的新一轮工业革命,各个发达国家纷纷制定再工业化的战略。

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数据专题|数据赋能治理体系和治理能力现代化

通过数据赋能治理体系和治理能力现代化,已成为新时代政府改革与发展的核心路径。

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海量的数据引发哪些“数据危机”?

数据时代还面临着数据危机的挑战。海量的数据引发我们的对“数据危机”的思考。“数据危机”这个概念是引用了上世纪六十年代所谈到的软件危机。

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数据有软件危机的表现有哪些?

一是数据壁垒森严。当前国际上普遍形成了一种各自本地化的要求,形成了一个数据壁垒。2016年欧洲国际政治经济中心(ECIPE)研究分析了强制数据本地化等数据保护措施对巴西、欧盟等 7个国家和地区造成的负面经济影响。

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数据管理及治理的价值和意义有哪些?

第一,是组织机构数字资产保值增值的必然举措。通过数据驱动来提高我们的运营效率,降低组织的投入成本,提升组织的管理过程。

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数据成为数字时代重要战略资源经过哪些历程?

从上世纪四十年代到八十年代,由于计算机的昂贵、体积大、能耗高,往往只限于国防、气象、科研研究的一些领域。

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AI大模型时代数据治理有哪些难题?

随着人工智能技术的飞速发展,大模型已成为推动AI应用创新的重要驱动力。这些模型依赖于海量的数据、强大的算力以及复杂的算法参数来支撑其庞大的智能体系。

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