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阿里巴巴集团副总裁肖利华:“早上线,早受益”——数智化升级驱动新增长

肖利华老师领衔撰写的《数智驱动新增长》一书已重磅上市。 动荡时代最大的危险不是动荡本身,而是延续过去的逻辑做事—— Peter F. Druker 先从一个小故事说起。 三个人坐电梯,过程中一个不停地原地跑,一个不停地撞头,一个不停地做俯卧撑。 电梯到顶后,三个人被邀请分享成功经验:你们是如何成功上来的?一个人说我跑上来的,一个人说我撞头撞上来的,一个人说我做俯卧撑上来的。 听上去都非常有道理。但真正让他们快速成功上楼的原因其实是坐在时代的“电梯”里面。 有人说,巴菲特能够投资成功,原因就是因为他出生在第

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    互联网增长的下半场:"云"将释放出怎样的新能量?| Q推荐

    目前,大数据、“云”相关技术逐渐成熟,处于大规模落地应用实践的喷发期,有人称现在这两个技术都要被提“烂”了,几乎每家都在做,无论是传统企业寻求数字化转型之路,还是互联网行业寻找新的业务增长点,都想要在这两者身上找到突破口。企业想要通过“云”完成降本增效和技术创新,通过大数据技术完成数据治理、数据分析等可以促进业务侧增长的任务。 然而,当企业在应用了云和大数据等热门技术后会发现,企业规模扩大到一定程度后,不仅要考虑短时间内业务增长问题,而且还要能够找到持续实现业务增长的方式,“从 0 到 1 容易,从 1 到

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    满周岁的“多多读书月”,改变了什么?

    “当今世界存在一个深刻而巨大的矛盾,这就是科技进步、经济发展与人的精神道德的停滞或衰退之间的矛盾。这个矛盾越来越大、越来越尖锐。这种趋势不遏止,这个问题不解决,现代文明乃至整个人类会不可避免地走向衰亡!” 这一“警世格言”源自于日本“经营之圣”稻盛和夫的畅销书《活法》,此书出版于2004年,18年后再看这段话依然振聋发聩,“深刻而巨大的矛盾”因为科技进步和经济发展变得更加尖锐。 5G、信息流、短视频、元宇宙、无人车……科技越来越发达,人们的精神世界却愈发空虚,人类该何以自处?“阅读”是一个答案。拼多多最新发

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    可信与融合,面向业务与交易的银行数字化转型

    面向业务与交易的银行数字化转型 随着业务发展,金融行业呈现了新的趋势:物理网点萎缩,移动渠道为主;渠道发生变迁,长尾客群经营增长迅速;线上出现了越来越多的业务场景创新;风险增多,挑战加大;竞争加大,利润降低。数字化转型,指建立起以体验为核心、以数据为基础、以技术为驱动的架构体系,将客户、场景、产品、服务等转化为数字形态,优化服务和流程,提升内在价值、增强创新力和竞争力。 新连接,新基建是构建数字时代“未来银行”的核心要点。新连接是打造数字时代新的渠道升级,包括打造线上新体验、拥有自有优质私域、主动深入场景和

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    31页PPT|《工业互联网产业大脑平台1.0及工业互联网大数据应用白皮书》

    4月25日,由工业和信息化部主办,中国电子信息产业发展研究院(赛迪研究院)、福州市人民政府承办,赛迪智库、赛迪传媒、中国大数据产业生态联盟、《软件和集成电路》杂志执行的“第四届数字中国建设峰会大数据论坛”(点击蓝字,查看内容)在福州海峡国际会展中心顺利召开。论坛以“激活数据价值 释放产业动能” 为主题,邀请了政产学研用各界精英,从政策文件解读、产业趋势洞察、实践应用分享等多个角度进行全方位阐述,并就如何培育数据要素市场、发展壮大大数据产业、深化各行业领域大数据应用、探索数据治理模式等关键问题进行分享与讨论。

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    企业数字化转型的四个层次及关键挑战

    随着数字经济从蓬勃兴起迈向深入发展,数字化转型已经成为全球经济社会创新发展的重大优先事项和关键举措。对几乎所有行业的绝大部分企业来说,拥抱新兴数字技术,实现生产流程、产品价值链、商业模式、组织架构及运营方式的数字化转型不再是一道“选择题”,而是关乎生存和长远发展的“必修课”。值此重要时间节点,企业须果断确定战略,迅速开展行动,才能持续保持竞争力。与此同时,由于企业数字化转型必将是一个长期的过程,不可能简单地通过引入数字技术而毕其功于一役,唯有发动企业全员在各层级、全价值链上采用物联网、大数据分析、人工智能、自动化算法等突破性技术,并与自身商业战略紧密结合,才能真正实现整体运营的数字化变革,从而满足客户日益增长的需求,同时为企业本身捕获增长,实现更大商业价值。

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    天云数据CEO雷涛:从软件到数件,AI生态如何建立自己的“Android”?| 量子位·视点分享回顾

    视点 发自 凹非寺 量子位 公众号 QbitAI 技术的市场千变万化。 首先在算法上摩尔定律失效,大规模分布式大规模协同算力开始产生新的变化; 其次,互联网带来数据实时性的需求,爆发第三波数据红利; 最后,算法重构世界,在今天的数字经济中,很多基于经验、规则流程的商业实践,甚至是一些物理的公理定理,都开始让位于数据和算法所训练生成的新的知识。 从灯泡螺口到电源插座,如何看待被错误定义的人工智能?从感知到认知,AI还需要多久才能触及生产核心?从软件到数件,AI生态该如何建立自己“Android”? 就这些话题

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