（2）中关村大数据企业分布图 （3）中关村大数据产业发展促进路线图 京津冀大数据产业布局图 制作：中关村大数据产业联盟、龙信数据 内容：展示了京津冀三地427家大数据企业的分布情况，不同的颜色表示了数据存储...中关村大数据企业分布图 后台回复“中关村大数据日”，可下载高清大图 此图由中关村大数据产业联盟和明略数据制作，收录了157家重要的中关村大数据企业，展示了大数据采集、存储、处理、分析、可视化等产业链各个环节...图上的企业只是中关村大数据企业的一部分，中关村目前有300多家从事大数据技术研发、服务的企业。...，它有深度学习能力，是未来企业数据的智慧大脑，中关村企业数据分析平台，谢谢！...田溯宁：感谢各位企业，我作为中关村大数据联盟发起人之一，也很感慨，一方面是企业创业，另外一方面是社会企业创业，我觉得中关村大数据联盟就是社会企业创业，我总结一下，第一，抓住趋势，四年前把趋势抓住好了。
12月12日,2015中关村大数据日“共享共融 数创未来”主题峰会在北京中关村国家自主创新示范区会议中心举行，峰会期间，中关村大数据产业联盟成员企业做了成果发布。...，它有深度学习能力，是未来企业数据的智慧大脑，中关村企业数据分析平台，谢谢！...田溯宁：感谢各位企业，我作为中关村大数据联盟发起人之一，也很感慨，一方面是企业创业，另外一方面是社会企业创业，我觉得中关村大数据联盟就是社会企业创业，我总结一下，第一，抓住趋势，四年前把趋势抓住好了。...，大家看中关村大数据联盟像树一样的LOGO，我们希望这个树能够不断生长，能够成为未来的生态系统的一部分，希望每个企业中关村大数据联盟平台上更好发展，希望未来我们每年都有这样一个成果展示的舞台。...这个舞台就是各位企业家的，希望我们企业家包括在思想的传播者能够在中关村大数据联盟这个平台上，在中关村这样一个沃土里让我们的所有的企业都能够生生不息，成为共繁荣生态系统的一部分，谢谢。
量子位以中关村为范围——这里聚集了诸多高校，以企业研究院为核心——他们有数据又有钱，总结出一份中关村十大AI研究院，以供参考。...现在，百度研究院隶属于百度AI技术平台体系（AIG），下设五大实验室：分别是深度学习实验室（IDL）、大数据实验室（BDL）、硅谷人工智能实验室（SVAIL）、商业智能实验室（BIL）、机器人与自动驾驶实验室...2009年李开复离职Google大中华区总裁后，创新工场以VC为主业，深耕人工智能&大数据、消费升级、教育、文化娱乐、B2B&企业服务与升级等领域。...搜狗创立于2004年，以输入法、搜索等产品知名，月活跃用户数仅次于BAT，是中国用户规模第四大互联网公司。 目前，搜狗在语音识、NLP和机器翻译等方面，也在展现出数据和场景的优势。...地址：北京市海淀区中关村东路1号院搜狐网络大厦15层 实习传送门： campus@sogou-inc.com OMT：小米和知乎 最后，上述十大AI研究组织之外，还有2家base中关村的公司
京东新浪天翼已接入数据交易平台 近年来，在IT产业特别是如电子商务、互联网金融等领域，庞大的交易数据等成为挖掘客户需求、创新商业模式的有力手段，数据已成为众多企业的核心竞争力，由于缺乏规范的数据共享和交易渠道...中关村数海大数据交易平台将通过开放的应用程序接口（API）进行数据录入、检索、调用，为政府机构、科研单位、企业乃至个人提供数据交易和使用的场所。...为促进中关村大数据行业的持续健康发展，中关村管委会支持相关企业、科研院所成立了中关村大数据交易产业联盟，负责承建中关村数海大数据交易平台。...此外，各部委信息中心、三大运营商、国内大型互联网平台公司机构等在中关村示范区高度聚集，拥有全国最大规模和最有价值的数据资产，海量数据存储、挖掘、云计算等技术与“硅谷”同步，处于国内领先地位。...北京市有关部门负责人、中关村大数据交易产业联盟成员单位、中关村大数据和互联网金融企业代表、新闻媒体代表等近百人参加了会议。
作者：赵国栋,中关村大数据产业联盟秘书长 摘自：数据栋察（ID: BigDataInsight）, 软件定义世界(ID:SDx-SoftwareDefinedx) 短短一年时间，圈内似乎无人不知无人不晓中关村大数据产业联盟...除了上文提到的华为、华大，还有上市企业如拓尔思、安硕信息等等，一些细分领域的隐形冠军如中科宇图、携手在线等。...中关村管委会领导评价联盟说：“你们确实保持了中立性，致力于全行业公益性事务”。于是被中关村管委会树立为帮助企业的标杆。...毕竟众多的企业，对联盟还是相当陌生，我计划通过联盟社区、合作自媒体账号，以及“中国大数据产业观察网”，多个渠道，来发布系列文章，完整的介绍中关村大数据产业联盟。...譬如过渡商业化侵犯隐私问题，数据资产界定和交易规则的问题等等。新的时代，需要新的商业伦理，大数据对此的冲击也是非常大的。这需要全社会的共同努力才可能达到。
在MEET2023智能未来大会上，中关村科金技术副总裁张杰分享了关于对话式AI在企业服务中的一些观点和经验。...中关村科金以AI+数字化营销·运营·服务为引擎，为500余家金融、零售、政务、医疗、互联网、智能制造等行业头部企业提供了数字化解决方案。...相比之下，企业服务上市场渗透率比较低、开发潜力大，同时技术成熟度相对落后，只能够完成单一场景下的对话，在L1-L2之间。...如何应对这些挑战 中关村科金过去八年期间服务了十多个行业500多家企业客户，期间不断总结凝练出一套双引擎对话系统的技术实践。...为此，中关村科金设计出来领域知识中台和话术分析双驱动的对话系统，希望通过对话式AI为企业打造金牌销售，帮助企业带来创新增长和用户体验上面的一些提升。
东莞市东城袁氏网络服务中心（以下简称“袁氏网络”）是一群年轻创业团队，励志专注中小企业网站数据私有化部署，让中小企业不再为企业网站数据而担忧，也不用担心建站服务商会给你隐形收费等等。...在计算机领域，有一样东西需要我们倍加重视，那就是数据安全。正是基于数据安全的考量，许多企业选择了私有化部署的方式来保证数据安全。 800x800.png 私有化是什么？...私有化将所有的敏感数据或业务数据部署在自己所购买的虚拟主机或者服务器上，而不是将网站数据交给建站服务商来保管，确保了企业核心业务数据的私有化，确保企业的数据安全，也不会限制于建站服务商，造成进退两难的地步...而私有化部署是数据掌握在自己手中，企业私密数据的安全性更有保障。 安全是企业发展的前提，袁氏网络支持通过私有化部署的方式，帮助企业保护数据的绝对安全。...其实自从互联网发展至今，企业数据安全不再是大企业的专属了，例如现如今风头正盛地“开源CMS”就是给中小企业的福利，也不再为企业网站新增某个功能而担心价格会不会超出自己预算。
但是，近几年，它在大多数数据驱动型企业中发挥着重要的作用。更重要的是，大数据可以帮助制定企业战略，提高运营效率，并加速企业成长。 与数据热潮随之而来的，是大量的金融投资。...大约75％的组织表示，他们已经在先进大数据设施上投入了大量资金或者在未来几年会投入大量资金。同时，一大批新兴大数据企业如雨后春笋般破土而出，以此满足企业客户不断增长的市场需求。...这里是当今新兴大数据企业面临的5大挑战： 1.人才匮乏 大数据是一个增长中的市场。六成的企业决策者都预计本年度会在大数据项目上投入更多资金，只有5%认为会有所减少。...5.激烈竞争 2015年，大数据的全球消费预计将达到1250亿，初创公司不必再走向大数据的路途上感到孤单，因为如SAP，微软和IBM这样的大企业也要面临残酷的竞争。...这里的教训：建立一个成功的大数据业务是不是为懦弱者准备的。但是，如果你为上面描述的五大挑战做好准备，那么，你就可以在大数据领域未来的发展过程中大显身手。
这几年大数据方兴未艾，如果我们把大数据产业看成整编的军队，而把企业看成是组成军队的人，就可以更加简捷的理解大数据产业下的各类企业。...这支大数据军队会有先锋、主力大部队、后勤等三类企业，还有后方大量的普通企业。在大数据时代，企业参与哪些事情，取决企业自身的优势和对未来战场的判断理解。...►首先，大数据先锋 一般先锋企业往往是大型全能型企业，这类企业既有数据，又有分析能力，还能创造性的得出结果。...根据大家认同的方向，一般会有三种分工类型的企业：1、基于数据本身的企业，这类企业只有数据，而不具备具体的分析能力；2、基于技术的公司，这类企业可以做技术提供商或者数据分析公司；3、基于服务的公司，根据各行业不同特点提供专业数据服务的公司...1、 数据企业 每个人在日常生活中都会产生大量的数据，而这些数据可以被记录，同时企业也会记录经营过程中的各类数据。这些数据可以产生巨大的经济价值，那么企业就可以朝两个方向去发展从而获取这部分价值。
作者 | 鲁冬雪 随着大数据、人工智能和云计算等技术的不断发展，大模型成为了企业数据体系中不可或缺的一部分。大模型趋势下，企业数据体系面临着新的挑战和机遇。...同时，大模型的训练需要高性能计算资源，这需要企业进行大量的投资，而且大模型的训练和推理需要强大的算法和计算能力，这进一步增加了技术难度和成本。 然而，大模型趋势也为企业数据体系带来了新的机遇。...”等行业背景、“大模型时代的数据处理新需求及传统数据架构的桎梏”、“大模型时代的企业数据处理发展趋势”、“企业数据架构演变的前瞻展望”四个方面展开了分享，输出了众多精彩观点。...1 大模型在企业落地过程中，对“数据体系”有三大需求 何昌华创建的数巅科技愿景是“让数据智能像水电一样简单”，希望数据智能可以让大家真正在企业内部采用，这本质上是非常高门槛的一件事情。...这就意味着，在企业部署大模型之后，构建可以自我演进的大模型框架是一个关键课题，自我迭代的大模型应用框架可以帮助企业根据自己的数据体系来构建大模型应用，让企业数据与大模型充分协同后发挥出最大价值。
每一个企业都有大量的数据：私有的用户数据、自己积累的行业数据、产品数据、生产线数据、市场数据等等。...这些数据都不在基础大语言模型的记忆里，如何有效地将这些数据利用起来，是政府和企业在迈向通用人工智能的发展道路上面临的重要课题。...我们可以将私有数据作为微调语料来让大语言模型记住新知识，这种方法虽然可以让大模型更贴近企业应用场景、更高效使用私有数据，但往往难度较大，另外企业数据涵盖了文本、图像、视频、时序、知识库等模态，接入单纯的大语言模型学习效果较差...矢量数据库：企业数据与大语言模型的链接器 矢量数据库允许任何对象以矢量的形式表达成一组固定维度的数字，可以是一段技术文档，也可以是一幅产品配图。...如果企业数据的语义空间和大语言模型有比较大的区别，图一所示的架构就可能无法有效地关联重要数据而降低了可用性。
年底了，小编为大家精心整理了《2016大数据领域十大新三板企业》，看看这些登上资本市场的宠儿今年过的究竟怎样。 ?...大数据时代，谁的数据价值大、商业模式好、数据变现快，谁就更受资本市场追捧。...小编为大家精心整理了《2016大数据领域十大新三板企业》，看看这些登上资本市场的宠儿今年过的究竟怎样？ ? 数据来源：全国中小企业股份转让系统 壹 数据堂 ?...企业主要有数据获取及处理、数据交易和数据云服务三大业务板块，客户涵盖BAT、360、联想、科大讯飞、NEC、英特尔、微软等国内外巨头科技和互联网企业。...商业模式由三大核心能力组成：数据获取、数据处理、数据服务。 针对不同领域的企业需求，数据堂可以提供4种服务： 数据采集与制作。通过众包平台，高效率、低成本的进行数据采集、制作。 数据共享。
今天软件开发的步骤涉及到使用大量的数据来提高效率。 大数据在企业营销中的使用案例 2F 更相关的内容 出版商可以通过利用他们丰富的数据来确定人们最可能喜欢的内容，从而向访问者提供更相关的内容。...大数据分析领域没有人能独自完成，任何一个软件也不能。两者的结合将比其各部分的总和更强大。 大数据在市场营销中的四大好处 市场营销中的大数据还包括定制软件开发，服务提供商满足客户的营销需求。...在大数据时代，营销人员可以定制业务，提高客户出行，几乎可以让每个客户根据自己的个人喜好获得服务或产品。如此庞大的数据使企业不仅能够确定目标群体的基本人口特征，而且还能更深入地了解个人用户的亲缘关系。...利用大数据，企业可以发现常见的购买模式，调整服务，最终扩大忠实消费者的基础。 4.定价 作为营销组合中最相关的要素之一，定价一直是一个需要仔细监测和分析的课题。...营销人员总是在寻找一种使用大数据量的方法，而大数据量每秒钟都会被制作出来。随着数据科学的发展，现在有可能分析大部分的材料，并最终将其转化为富有成效的营销策略。大数据世界很快就会出现新的特性。
使用原则 3个基础原则与3个完备性原则是每个项目在设计数据库都需要遵守的，4个扩展性原则可以按需选择。...3个基础原则 结构清晰：表名、字段命名没有歧义，能一眼看懂 唯一职责：一表一用，领域定义清晰，不存储无关信息，相关数据在同一张表重 主键原则：设计不带物理意义的主键，有唯一约束，确保幂等 4个扩展性原则...长短分离：可以扩展，长文本独立存储，有合适的容量设计 冷热分离：当前数据与历史数据分离 索引完备：有合适的索引方便查询 不使用关联查询：不使用一切的SQL Join操作，不做两个表或者更多的关联查询...select.s.shop_name,o.id as order_id,o.total_amount from shop s,order o where s.id = o.shop_id 3个完备性原则 完整性：保证数据的准确性与完整性...，重要的内容都有记录 可追溯：可追溯创建时间，修改时间，可以逻辑删除 一致性原则：数据之间保持一致，尽可能避免同样的数据存储在不同表中
制造，即运营管理是供应链的四大环节之一，负责规划，组织，管理所有制造产品所需要的资源，包括设备，人力，技术，流程，信息等。...笔者结合自己企业的发展和管理，以及大量客户和机构的研究与实践，提出了大数据在企业运营管理过程中可落地的八大应用场景： 1消费者需求分析 很多企业管理者都意识到了消费者再也不是营销产品的被动接收器了，通过大数据来了解并设计消费者的需求的产品...，可能是我们所有企业都应该去考虑的第一个大数据的生产应用场景。...借助大数据，我们对采集来的企业内部(内源数据)，例如销售网点的数据，消费者直接反馈等，与外部数据(外源数据)，例如社交媒体的评论，描述产品用途的传感器数据等，通过微观细分，情感分析，消费者行为分析以及基于位置的营销等手段...大数据的实时性与实效性，給企业的生产质量管理提供了质的飞跃。
这些流行和新兴的 EA 工具为企业提供了支持企业架构和数字化转型所需的一切。 企业架构系统并不总是必不可少的。...所有人都依赖系统中的数据作为快速决策的跳板。 许多工具使用 ArchiMate，这是一种开放式建模标准，旨在捕捉企业架构的大部分复杂性。它旨在与 TOGAF 开放框架密切合作。...18 大企业架构工具 Ardoq Atoll Group SAMU Avolution Abacus BOC Group ADOIT BiZZdesign HoriZZon Capsifi Clausmark...Mega Hopex Mega 构建了 Hopex 平台以支持对企业应用程序进行建模，同时了解它们支持的业务工作流程。数据治理和风险管理是等式的重要组成部分。...Quest Erwin Evolve Quest 的 Erwin Evolve 工具最初是一个数据建模系统，后来发展为提供企业架构和业务流程建模。
近日，中国科学院《互联网周刊》、中国社会科学院信息化研究中心、eNet硅谷动力联合发布了2018大数据独角兽企业排行榜。...随着信息技术和人类生产生活深度融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会进步、人民生活都产生了重大影响。...在数字化的今天，产业转型升级的起点正在形成，大数据异军突起，蕴藏着诸多机遇。借助资本的力量，数据与技术的魅力正在这些“独角兽”身上激荡出别样的风采。 ?...主流舆论对于独角兽的关注，似乎在歌颂一个个成功崛起的初创企业的光与热，但我们更愿意将其定义为鲜活的、充满活力与正能量的团队，我们想寻找那些在行业中不断打磨与成长的新星。...互联网行业是中国诞生独角兽最多的领域，借助这一基础设施，以数字金融、云服务、Saas为代表的企业正在崛起。
数据的重要性在当今已经无需在多言，所有的企业都意识到数据的重要性，都希望利用数据来驱动业务的发展。...但是，很多企业信息化管理者依然存在对于数据智能，数据驱动的一些误解，这些误解会让企业的数据利用陷入深渊，看看您碰到了哪些？...但是其实这就是很多企业存在的首要的对于数据利用的误区：”先建设应用，再考虑数据利用“。...现在，每个企业都意识到，数据是企业的核心资产，应用是采集和利用这些资产的工具。...这就包括企业的数据资产目录的规划设计，企业的数据利用场景的规划和数据的存储，处理分析这些数据的技术平台的需求规划等。
数据来源：某国内SaaS公司财报 随着精细化运营越来越受到企业重视，SaaS市场无疑是一块巨大的肥肉。但是，如果不能解决规模化盈利的问题，那这块肥肉就只能“看得到，吃不到”。...其实，重点并不是做不做小企业生意，而是“怎么做，以及为什么是我来做”。 大企业和小企业的痛点 大企业往往度过了求生存的阶段，并且具备了一定的规模。考虑到规模效应，各环节的精细化运作是必要的。...对于大企业来说，不缺人不缺钱，对于业务管理，他们有自己的方案，只是希望软件供应商提供专业的产品和服务而已。 当然，大企业的流程往往受制于自身的实际情况，比如创始人的思路、企业所处的市场环境等。...总之，小企业和大企业就像两种“生物”，SaaS公司在产品、销售、服务等多个环节都需要区别对待。 大企业市场怎么做？...大企业的需求可以简单划分为两个层面： 战略层和策略层 执行层与数据层 对于SaaS公司，执行层与数据层是相对适合的需求层面。要经营好这个层面，我建议的策略是“工具升级、人才降级”。
业要实施大数据战略，需要从五大方面规划：1.制定大数据规划找准切入点；2.强化大数据领导力设立CDO；3.设计合理的大数据组织结构；4.搭建富有执行力的大数据团队；5.用制度和文化保障大数据实施。...有了应用场景、数据产品和数据模型这三大方面，我们就能更清楚地知道：需要哪些数据，什么数据是企业现在拥有的，什么数据可以通过合作产生，什么数据需要外部整合，什么数据需要进行购买或投资。...而中央数据部门的数据能力要求较为复杂，包括六大方面的能力，即数据分析、用户研究、数据产品、算法工程、数据统计和数据平台。 ...在此，我们介绍中央数据部门六大方向的能力要求： （1）数据分析团队负责公司级的业务数据体系梳理和建设、公司级的业务专题数据分析和收入分析。...总之，企业要启动大数据战略，要想让大数据提升企业运营效率以及提升业务绩效，需要从大数据整体规划、高层团队的CDO设立、组织结构的调整和优化、大数据团队的架构和企业文化与制度等五大方面，制定符合企业情况的执行方案
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