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  • 『生产制造』 IPD模式下的产品生命周期管理PLM今天更新的文章
    按照集成产品开发(IPD)的思想,公司在每个产品上市后都有一个正式任命的团队来管理,以确保在产品上市后的生命周期中世纪的绩效能达到产品计划时的期望和目标.这个团队叫生命周期管理团队(LMT)。
  • 『IT治理』 80%的企业,不知道什么是真正的数字化今天更新的文章
    只有4%的中国制造企业释放了数字化的潜力。企业掌舵者必须明白,数字技术只是赋能者。
  • 『IT治理』 八个扼杀IT管理生产力的因素
    现代工作场所有两类扼杀生产力的因素:使你分心的琐事,以及迫使你把时间和精力用在错误的地方的严重扼杀生产力的因素。不管你喜不喜欢,薄弱的IT管理实践是催生了严重扼杀生产力的因素。
  • 『IT治理』 制造业数字化转型的新运营架构
    制造业数字化转型将一切围绕着企业更高的效益作为核心出发点,需要重新整合人、流程与技术,实现卓越运营的框架与机制,必须扫描工业物联网与大数据等相关领先技术,从而实现IT-OT的融合。
  • 『IT治理』 数字化驱动转型 从流程驱动到数据驱动
    每一个消费者通过手机和设备,成为了一个巨大的数字化网络的一个节点,每时每刻,我们从云端获取各种信息,各种状态,浏览各种商品,从而实时的决定我们的决策和行动。
  • 『工业互联网』 工业4.0:需四大关键技术支持
    从广义上说,工业4.0是制造业的数字化。它被称为工业4.0的原因是,许多人认为它代表着第四次工业革命:第一次工业革命是蒸汽,第二次是电气化,第三次是自动化,第四次则为数字化。有些人还把它
  • 『BI』 如何选择合适的BI工具?
    BI不同于一般的企业管理软件,不能简单归类为类似用于提高管理的ERP和WMS,或用于提高企业效率的OA、BPM。BI的本质应该是通过展现数据,用于加强企业各环节的管控,帮助快速制定科学的决策。
  • 『IT治理』 关于AIOps智能运维 你必须知道这些事
    人工智能和机器学习技术的发展,推动大量依赖人脑决策和手工操作的IT运维向着AIOps智能运维的方向快速前进。
  • 『IT治理』 AIOps是什么?它与AI有什么关系?
    在过去的几年间,一些新技术不断涌现,利用数据科学和机器学习来推进日益复杂的企业数字化进程,“AIOps”(AlgorithmicITOperations)因此应运而生。Gartner的报告宣称,到2020年,将近50%的企
  • 『IT治理』 AIOps:智能运维如何落地
    随着AI技术在各个应用领域的落地及实践,IT运维也将迎来一个智能化运维的新时代。算法的效率提升了AIOps的价值,通过持续学习,智能运维将把运维人员从纷繁复杂的告警和噪音中解放出来。
  • 『工业互联网』 我国工业互联网的现状与未来
    全球探索的时间不是很长,但GE、西门子等龙头企业已经发展出自己的平台。相较国外强于智能工厂与平台的构建,我国工业互联网发展路径则孕育了众多商业模式的创新。
  • 『云计算』 云计算世界里的新服务模式
    多云、异构云、融合云是云计算的三种新的服务模式,适用于不同的信息环境。相比老旧的公有云、私有云和混合云,新的服务模式都有了很多改进,应该适用于实际部署环境。
  • 『大数据』 大数据怎么总喜欢“杀熟”?
    算法能让预测更准确,但也会带来风险,尤其是在我们不理解这些算法的情况下。一个例子是社交媒体。很多社交网站通过算法决定推送哪些广告和链接,如果设计算法时过于侧重点击量,“骗点击”的内
  • 『云计算』 真假云服务器的本质区别有哪些
    云服务器取代VPS(虚拟专用服务器)市场的趋势不可逆转。很多VPS服务商纷纷改头换面,企图将旧的VPS当作云服务器进行宣传和销售。
  • 『BI』 没有数据的企业如何用数据驱动?
    所以对于一家公司而言,要想实现企业的数据转型,一定需要经历五个必要的阶段:数据发现,数据识别,数据收集,数据分析和结果使用。
  • 『金融科技』 关于区块链你不能信的错误观念
    尽管比特币币值波动剧烈,但这波加密货币热潮丝毫没有停下来的迹象。加密货币背后的分布式账本技术——区块链,也是如此。但是,关于区块链和比特币,大众还存在很多常识性错误和迷思。
  • 『大数据』 大数据环境下互联网行业数据仓库
    在互联网行业,除了数据量大之外,越来越多的业务要求时效性,甚至很多是要求实时的,另外,互联网行业的业务变化非常快,不可能像传统行业一样,可以使用自顶向下的方法建立数据仓库