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你的气务完成数字化转型了吗?

说到数字化转型突然又感觉词穷,不知道概括清楚,因为信息量太大,又没有一个准确的定义。从去年开始,大量传统的信息化设都在谈论数字化转型,不仅仅是IT技术上的变革,更是传统向现代思维上的转变。 先进的网络设备、超级计算机房、大型软件支撑平台等一应俱全,但从务模式来看,还是传统的产态,衡量标准就是我们气务的价值产(你品,你细品!)。 文章中对数字化转型是这样定义的:数字化转型是利用数字化技术和力来驱动模式新和商生态系统重构的一种途径和方法。数字化转型的目的:是实现务的转型、新、增长。 趋势是无法阻挡的,即使再难仍要顺势而为,否则慧气就永远是美好的愿景而无法实现。数字化转型的核心是务转型,所以我们的气务目前正处在转型的关键期。这个时期我们要做? 目前真正推进数字化转型的是走在科技前沿的互联网,像华为、阿里、腾讯等已经成适合自己发展的数字化驱动模式。这些数字化具有以下特点:1、具备数字化市场战略和数字化运营力。

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大咖丨昆仑数据陈晨:工大数据真正要做的是分析和决策

“真正的大数据不是有了数据,把这些数据接入之后存起来就可以了,真正要做的事情是分析和决策,通过在两化融合的基础上构分析优化系统“工大脑”,进行相应的决策。” 很多合作伙伴或者客户初期并不知道数据和务问题之间关联,务结合都不清楚,不知道数据到底解决务问题。有的有应用工大数据的愿景,但是务与工大数据的实施路径都没有统一。 大数据应用真正帮助的不仅仅是在于具体务问题的解决层面,它是要让对数据驾驭的力,当具备了这种力后,才够真正让在内部的生产管理、对外的经营模式上产生变化,真正成持续的新与应用的力 ,这些数据保存、管理、使用,另一个比较重要的则是数据质量保证。 工大数据价值实现的场景 工大数据应用场景主要可以归纳为两个场景,一个是围绕制造全生命周期的新即先进制造,通过大数据驱动的新产品设计、制造、服务,实现“提质、增效、降耗、控险”,达到提升在行内竞争力的目的

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    高端闭门会上,关于增长他们都聊了什? | 增长者50

    CMO们每一次做Campaign,可都要准备海量不同的营销素材,通过上百个不同的营销触点去触达客户,但哪怕做了这多的营销动作,其实结果很可是品牌在用户心中的仍然是模糊的。 徐樱丹说:“所以,我认为的增长,是探索样让品牌和客户之间立这种一对一、全生命周期、全渠道的客户关系,通过联系立信任,最后成一个生意机会的达成。” ? “其实理论上说流量时代永远都不会结束,每个都会关注自己边界去扩大,而你如果去维护自己的存量的话,那最后你可会被看不到的竞争对手所颠覆。” 公关跟广告,两个够放在一起去造更多且有效的流量? 1)造一个间接诉求的环境 2)造有讨论价值的内容 3)搭数字化的体系,借助工具实现获客 ? 因为他们相信只有帮助客户让消费者感到体验的愉悦,够具体解决客户的销售的转化的问题,才有资格和力跟客户一起完成针对生产和销售环节中台的设,最终达到全域的化决策。

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    人工研究院成立,上市公司+基金+科技公司组合凭什玩转AI研究院

    这个不常见的组合(3个上市公司+3个科技公司+1家基金)是想到要一起做一个人工研究院呢?研究院还可以玩?? 摒弃传统研究院由单一公司主导的局限,吸引全球范围的顶尖科学家和院士参与,持续引进有实力的、基金及人才,产品工程化团队辅助快速实现产落地,打通产链,共以人工为核心的生态圈。 3+1+3的跨界组合看AI的未来,推荐一名研究员奖励二十万大会圆桌环节,来自万各家成员和机构的代表人纷纷就人工的未来以及研究方向展开了精彩纷呈的探讨和交流。? 五亿元做出性价比高的研究院,钱也砸不出AI来AI时代,玩研究院不是什新鲜事,BAT分别有IDL、AI LAB和iDST等各种研究院,百度更曾爆出两年花了200亿美元研发费,万研究院的五亿人民币撬动对公司或者产的最大价值呢 而万带有孵化性质,想的研究员做一两年,资金和退出式是开放的,可会得到更多的资金投入。邓亚峰则表示:万是一个兼硅谷的模式,非常成熟的产的科学家、研发的良好互动的环境,帮助做研发。

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    浅谈CIO在数字化转型中的角色与

    信息化的开展,数字化是信息化发展起点,中间经过深化应用,最后进入化阶段。突出两大核心内容:务数据化、数据务化。聚焦三大务:数据取出来、数据传出去、数据应用。 影响力(I):通过沟通,让沟通对了解信息化设的策略,路径,目标等,从而争取对信息化的支持,消除对信息化设的误解,抱怨和分歧,扫除障碍,造条件,为信息化设赢得良好的环境和氛围。 (摘自领导讲话稿)针对上述内容,CIO可以思考以下几个问题:序号问题1什样的平台才解决信息孤岛问题?2系统解决应对迟缓的问题?3运营决策科学化实现? 新和工厂设是实现基长青、造美好生活的“助推器”。谁先占据制高点,谁就掌握先机。 其中需要解决如下关键技术,这是未来5—10年的攻关方向:1、级模型模技术级模型是实现虚拟制造的重要核心,前几年大家对此都没有意识,从今年开始,大家才刚刚有所触动,但大模型,从IT

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    微软称Excel是原始BI并教你如何选择现代BI指南

    手册中称:本指南可以帮助到任何希望为选择现代商平台的人士。因此,如果要学习 BI(尤其是PowerBI),那,本指南是必备之物。 已定义级(也称标准化级)对应结构化(刚性)的务流程。这里有非常高的抽力,将所有的务流程,抽成管理的态。这里仅仅让您了解临时(自由式),半结构化(框架),结构化(刚性)三个词的一种解释。 而传统的基因在那里,很难产生基因层的变化,基因不变,疯传。务流程模型不管是样的务流程,都在做一件事:改变现实世界。 成果:在现实世界造出来的。执行:将人脑的造转化为现实世界的过程。世界:别人做的。我们常听到政府领导讲话:这个工程要可落地。当时罗叔就想到底啥叫落地? 于是考虑:对于任何一个务流程,都有这三件事:者利用者治理者只不过不同的态,务类型,场景,适合的 BI 类型不同,应该可以灵活适配。微软称这为:统一的自助式服务。接下来就是特性列表了。

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    大咖周语录 | 沃森也是弱人工,强人工时代至少要等500年

    在这个过程中,一定会涌现出许多新机会、前所未见的商模式,成新的源生态。 源领域很少见到成功的解决方案,通过大数据技术达到什效果,降低多少成本,无从参考。3、需要巨额资金。由于信息化设需要花费巨额成本,对中小型而言,难度很大。4、管理层不重视。 即使国家再推广,最终还是要落到的头上,管理层的不重视会阻碍发展。 美国哲学家约翰·塞尔的“中文房间”思维实验的诠释了计算机的工具性本质——只是机械性的完成任务,而非理解问题本身。这几乎是目前所有AI的真实写照,都属于弱人工,Watson也是。 但是,人类真正担心的不应该是人工颠覆人类,而是即便人工寄予厚望、不吝资源而加速研发,但迄今为止相关领域的技术进步仍不足以孵化出真正拥有造力、够通过自我学习解决未知问题、提出新思维的机器

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    贵阳首提出“痛客计划”:客的前面应该有痛客引路

    痛点是产生意、催生的先决条件。我们把提出痛点的人,称作“痛客”。“痛客”够从各种社会现和问题中,找到普适性的尚待解决的关键要素,成并提出痛点。 那,在大数据产发展的推动下也是结出更多成果的,通过互联网化的数据平台,从社会痛点问题出发,通过大赛筛选出有效的重要的痛点,入库痛客“思维仓库”,再通过数据平台集聚客民,集中重点力、行政和商资源 有办法的人没想法:许多年轻人知道开一个网站,办一个互联网,因为现在有孵化器,有导师,有投资基金,但是他不知道问题在哪? 有想法的人没办法:比如说在内部解决质量控制问题、管理效率提升的问题,在政府内部,有效的给公众提供更加公平、更加有效的服务。我们存在着许许多多的想法,但是我们没有办法。 如此,让“痛点”更有效的和新结合到一起,提高社会的效率,这对于政府引导、推动“大众、万众新”是一个重大的探索。“痛点”产生后“痛客”和“客”对接?

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    SaaStr 2017 大会:软件吃掉世界,而算法将接管软件世界

    AI 是第一步,成一个良好的数据链则更为重要。 3、人工吃掉软件:产生大量数据。通过 AI 这种技术工具可以自动算出重要结果。 图注:公司依靠深度学习立数据网络因此,我们还不断看到这类围绕人工技术的科技公司,往往会赢得巨头的关注,或获得巨额投资,或被其收入麾下。 足以见得,伴随云计算重现视野的人工技术必将颠覆传统软件。 而今,此次 SaaStr 大会上 Tomasz 直接将矛头指向 SaaS 服务,那 SaaS 公司的 AI 应该如何进行呢? 关于样获得私有数据来源,这对很多初都是一个难事。Tomasz 有 2 个议: a. 自己的工作流工具。比如你可以先去做一个 CRM 软件,当大家都在用你的软件的时候,你就有了数据。 对来说,你要回答的问题是:你在巨头的平台上做工作,你在这个平台上增加什额外的价值,可以带来什额外的竞争优势? 3. 要有基于 AI 的很强的 go-to-market 的策略。

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    网站外链设:友情链接合作对找?

    网站外链设中,友情链接合作是不可或缺的一环。那友情链接合作对找?快速的找到与自己网站匹配的友情链接呢?下面小编将自己的工作经验整理下,分享给大家。 寻找友情链接合作对的方法: 第一、从搜索引擎中查找。 1、拿“海淘网站”关键词到搜索引擎中进行搜索; 2、根据友情链接合作标准进行合作对筛选;3、合作对筛选好后,查找对方网站联系方式;4、根据对方网站提供的联系方式进行友链合作洽谈;5、谈妥后,提供我方网站的关键词和链接给对方 类似于这些,如果是产品站互换友链,议加些行性质相关的群,这样换到的可性大一些。 《欢迎登陆腾讯云市场,了解悉知科技网站设服务》

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    点营销特别策划|如何破局B2B营销增长困境

    客户全生命周期数据平台”是解决此现的首要适配方案,腾讯云点营销7×24小时的自动化营销系统,集成各渠道的用户数据、监测到更复杂的事件、划分精准的用户群体,满足“以人为本”的定制化需求。 腾讯点市场副总经理罗亚玲女士曾提到,“保证各个阵地的用户数据连接打通,保证每个用户在各阵地的体验是一致的。听起来很容易,但做起来很难”。那如何整合全渠道,解决悬而未决的心病呢? 落子为赢,市场销售更协同 B端的销售相对C端更难预判市场,容易出现销售滞后的现,这时需要化的平台帮助销售与市场更加协同。 案例洞察:“三环法则”第三环“落子为赢”,通过点营销的化技术,帮助把客户所需服务和产品更快送达。 总之,B2B面对新势,亟需做出实质性的改变,进行有益性的尝试。 *《产互联网的中国路径》本书从“产互联网”的视角,探讨中国产化跃迁路径,以及新产秩序成可遇到原有产格局的阻滞和挑战。 ?

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    李开复认为未来人工TO B比TO C更有机会

    新浪科技问他,现在人工如此火热,让人确定这本书不是出自“李开复.AI”的程序之手?李开复的回答饶有意味。 给传统议:归零、自我颠覆、寻求合作而对于传统家,李开复的核心议是“归零”和合作。相比互联网的冲击,他认为人工带来的颠覆性变革将更加广泛、凶猛且跨领域。 所以对于传统家来说,要成为少数者,拥抱人工,然后走到更高的高度。要沦为被颠覆的角色,被下一个新者用新的技术颠覆掉。 因为现在希望看到人工快速造价值,而人工在to B方向更容易快速产生实际效益,比如银行保险、券商投资、二级市场等,这是过去和软件行都没有看到的现。 所以这位新工场始人判断,当足够多的尝到甜头后,会成一个“买买买”的浪潮,带动更多级应用的实际购买。

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    海云数据发力人工力服务才是未来

    海云数据今后将专注利用人工与可视分析技术,赋予用户在灵活科学地分析数据中成更加慧的务决策力,真正帮助用户实现在务场景中的效率提升与价值变现,致力于成为AI力服务的领导者。 在国家政策的推波助澜下,人工很有机会成为引领我国未来二十年发展的新兴产。那海云数据心中的人工样的呢? 冯一村详细介绍了海云的AI战略和商模式,他认为未来人工服务上会发挥更重要的作用,未来海云数据的战略方向就瞄准了级的AI服务,理解呢? 图 | 海云数据始人、CEO冯一村冯一村在发布会上还提出布局和打造慧城市AI产路由器,通过共享力、共享市场、共享财力,构一套全新的商模式。 海云数据的产品通过可视分析技术,以直观、式为最高决策者展现数据,这样的产品实际更接近上层客户的需求。而且我们可以判断,在整个行内,海云数据的产品有极大的优势,会发展得很快。

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    解读 | 制造数字化价值爆发前夜,年轻科技如何与传统工相结合

    当我们在讨论人工、物联网等前沿科学技术给我们经济社会的变化时,作为制造大国,越来越多的专家学者、界人士开始思考如何将传统的制造与这些年轻的科技相结合。信息化和工化的深度融合,造什? 这种承载力的式是什?可是平台,可是大量被式化的大数据+人工的很多的载体。这种工具、手段,很可是一个个小的生态圈,可以给人赋。 如果这一部分做好了,我们的全员劳动生产率就提升,而我们的新驱动就找到了新的用武之地。未来个性化时代的开放经济,需要大家更多的是成一种价值共、共、共享的力,是一种开放价值生态共力。 而产品化水平跟服务模式新有非常紧密的正相关关系,也就是说所有的领域里面,凡是模式新走得比较靠前的都非常关心自己产品本身的化水平。? 推动制造资源的云化,这些事情不是自己做,只有极少数够做得到,我们可以议由大平台商带动大家做。

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    这家决策公司面向B端,想用AI做人想不到的事

    当AI够影响决策了,会发生哪些有趣的景? 深演联合始人兼COO谢鹏介绍了名字背后的含义,“深”字征深度,数据挖掘这件事对深演至关重要,演”字源自“观天之化,推演万事之类”,也就是用数据去做推演,取深度学习和数据算法模预测分析之意。 △ 基于AI和大数据的疫情预测那,做营销和运用预测模型的众多AI中,深演的优势在哪里?一是数据力。 一旦问题定义清楚,之前的模型、产品、技术都是够比较好地适配过去。这个行需要解决哪些问题、哪些问题最重要的、优先级排序、优化什目标,在打通新场景前,这些问题必须解决。 进化的下一个态?从AI营销进场,务边界可以扩展多远?深演趟出了一条值得品味的路子,营销技术背后的算法,在不同的阶段可以化身为不同的态。

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    “中台”背后的商底层逻辑是什

    苹果够成为全球价值最大的,就因为开了移动互联网的时代,iPhone奠定硬件标准,App Store确定移动互联网时代应用和服务的获取式。 为了这个战略命题阿里内部的高管天天“打架”,内部的资源分配就很困难,这个问题解决?最后马云下定决心说:我们也别争了,大家到市场上去试试,看未来的趋势到底样? 产品和数据、算法的互补作用可以地比喻成“端+云”。 如果公司CEO决定要做强“营销力”的话,那必须要实现线上与线下渠道打通的问题,这个时候可就会涉及到级的“客户中台”构需求了,而这类需求恰恰是规模型才会提出的诉求,而对于初想的更多的是如何 一年3000亿的营额可卖上2万套房就结束了,这个时候用户C端还有被限购、购贷等各类政策影响,所以似乎交易频率也非常低,那办呢?

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    一个数据科学家对商学院的

    作者|Sean McClure 翻译|Winnie 校对|任然通过协助将数据驱动的方法运用到运营中,开发从数据中获得市场感知的产品,以及在高管层中推广数据文化,我有幸与很多有才华的商学专人共事 如果商学院毕生不理解数据科学和其它式分析在概上的不同,他们将不与现代中某一关键领域专家开展有意义的、有造价值的对话。 “如果商学院毕生不理解数据科学与其它分析式在概念上的不同,就不与现代中中坚领域专家开展有意义的、有造价值的对话。”给商学院的议有这一些高层次的话题,却是了解做数据研究意义的关键。 只有通过这样的讨论,“中间语”才立起来,才确保商学毕生适应当今那些由数据驱动的商务公司的要求。什类型的软件是没有数据科学就一定不立的?数据科学是样使员工做出更多有价值且造性的任务? 数据科学是样让得一个需要20个步骤的任务减少到只需要5步就完成的?使用数据时,是什使得人工决策的显得局限?为什和数据科学在功上少有重叠?

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    2016,硬件融资看哪里?

    硬件,听起来是一个非常洋气的词,技术的进步,很多幻想技术的初见雏让不少人坚信科幻电影中酷炫的场景早晚会成为现实,现在的硬件就是明天的黑科技。 2016年投资趋势分析一、家居和穿戴的融资份额一直以来都占据着市场的较大部分,且种类繁多,更多的大头纷纷想以此打造自己的生态圈,可见2016年必定还是重点投资对。 凭什相信2016的硬件市场越来越多的互联网巨头或是科技公司都将加入硬件市场,比如阿里巴巴、格力、腾讯,甚至包括小米、乐视。 不管是自己研发还是收购做得好的硬件公司,都会逐一布局,他们想的不仅仅是单一的硬件市场,而是整个的生态圈,从可穿戴设备到家居,从手机移动终端到整个物联网的打造,势必会促进整个硬件生态链的完善 借助这些大佬们的平台设,那小的初也就不用过于担心之前的“伪需求”、资本寒冬、缺少实际市场、吸引不了用户等等一系列的问题,资本不会成为硬件发展的屏障。

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    大会活动|“新基”东风下,AI如何加速工化?

    作为“新基”的一部分,工互联网行近日迎来诸多利好,随着疫情的日渐好转,如何在后疫情时代,利用人工等前沿科技抗疫和复工?工未来会朝什方向发展?工是否会迎来发展机遇期? 2、如何实现工化,大型和中小有不同的策略吗?王晨:对于中小和民,我非常议从点开始,千万不要从面铺开。因为这个方案到底做到什样的成果,恐怕厂商没有开始做的时候不会知道。 规划花上一年时间都不为多,这相当于咨询,理清楚自身的问题、现状、将来的方向,以及这个方向带来的价值,甚至是未来化、数字化的东西设出来之后要落地,甚至需要对现有的组织和流程有哪些再造。 大是有钱,但是这些东西如果不想清楚,就着急去落地的话,最后发现做了很多点上的东西,无法成体系,当这个厂商撤走之后,这个平台变成一个摆设,新的东西不会开发,旧的东西效果慢慢开始往下走,也不知道该调 我们今天突然发现我们以前说了很多,了很多大数据,但是疫情突然发生的时候大数据的水平还挺低的。很多时候不掌握情况到底样,政府也不掌握到底现在上游的供应链情况样。

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    如何设数据中台:精益数据新体系

    数据中台是数字化转型走向化的重要承载体系,如何设数据中台? 是否有标准的产品可以购买?数据中台有什注意事项? 打造了行第一个数据新的数字化转型卡牌和工作坊。了精益数据新方法论体系构数据驱动的,并在多个验证成功,正在向国内外推广。 那他们做的呢? 当时我印非常深刻,最早他们的董事长找到我们,给他们做这样的转型。我们做了什事情? 数据治理最本质的目的是为利用好数据持续的产生、造客户价值。 我们来看一下做呢?这里面有详细的方法,不同的方法,可都会有一些调整。这里我画了两张图来解释数据治理该做? 那当我们用精益数据新体系去构的数据中台、打造数据驱动的的时候,一般来讲会经过三个阶段,第1个阶段,那就是找到务价值,把数据用起来;第2个阶段,用起来以后,通过技术平台、自动化的CDCI

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