文 | 张礼立 大数据在企业运营中到底有哪些应用值得我们关注? 无论规模大小，无论是生产型还是服务型，无论是盈利还是非盈利机构，运营管理，即产品制造，都是每个组织的核心。...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。...由于任何问题都有可能在某种程度得到优化，问题在于，大数据在企业运营(产品制造)中到底有哪些应用值得我们关注?...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。
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。...由于任何问题都有可能在某种程度得到优化，问题在于，大数据在企业运营(产品制造)中到底有哪些应用值得我们关注？...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。...首先是信息和数据的孤岛。传统行业经历了过去20年的信息化建设，形成了大量的，种类繁多的大型应用。每个应用系统都有自己的数据，与组织结构的竖井相辅相成，逐步形成了我们今天看到的信息独岛。
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”。...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”。...当然，不同的业务领域，企业一把手的关注度不同，SaaS应用成功率也有差异。由于一把手是企业最优秀的人才，因此他们主抓的领域，比如CRM，相对成功率更高。...总结 大客户小客户，企业特点不同，应用SaaS的难点也不一样。
大模型应用：大模型AI Agent在企业应用中的6种基础类型，企业智慧升级必备 AI Agent 智能体在企业应用中落地的价值、场景、成熟度做了分析，并且探讨了未来企业 IT 基础设施与架构如何为未来...通俗地说，就是在企业应用中，通过 “外挂” 私有知识库来扩充大模型的知识储备，以提供基于自然语言的、对话式的企业私有知识访问（对应到 AI Agent 的基本能力之一：持久化记忆），以解决通用大模型在面向企业应用时领域知识不足导致的幻觉问题...基于大模型的数据分析助手（Data Agent）是在企业应用中通过将自然语言转换成数据分析的语言或代码，比如对 API 的调用、对数据库的访问、甚至编写数据分析代码，来达到获取数据、分析数据与可视化结果的目的...在构建企业基于大模型的应用助手时，有一些工程问题是需要考虑的，这些问题在做原型或者测试时容易被忽视： 企业中 API 过多的优化方案。...但是在企业应用中，由于企业知识、应用、业务需求的千差万别，以及大模型自身的不确定性，如果这么做，那么结果很可能是 “开盲盒” 一样的不可控。
-- 比尔盖茨无需为不同任务使用单独软件使用日常语言来命令你的设备“代理”是人工智能的高级形式未来五年将成为现实人人都有的私人助理Agent应用在干行百业之中（医疗、教育、娱乐....）1 Agents...pip install python-dotenv==1.0.1 # 使用 .env 文件来管理应用程序的配置和环境变量!
1 langchain是啥及其发展过程LLM大模型与AI应用的粘合剂。...LangChain是一个开源框架，旨在简化使用LLM构建端到端应用程序的过程，也是ReAct（reason+act）论文的落地实现。...2.3 ChainsLangChain 把提示词、LLM、结果解析封装成 Chain，并提供标准接口，以便允许不同Chain形成交互序列，为 AI 原生应用提供了端到端的 Chain。...这些 Chain 会先和外部数据源交互以获得对应数据，再利用所获数据与 LLMs 交互。典型应用场景如：基于特定数据源的问答机器人。...，如图像、音频等3.2 缺点学习曲线相对较高官方文档不是很完善缺乏大型工业化应用实践
我们都在说大数据时代来临，信息和数据大爆炸。...从2013年初开始，对于大数据爆发的焦虑感，紧迫感，不由自主地被卷入的甚至无力的感觉，驱动众多行业、企业和团体去关注和开始接触和了解大数据，自觉或不自觉的，主动或不得已地去融入这波洪流。...这些被存储数据的大体分布为：媒体/互联网占据现有容量的1/3，政府部门/电信企业占据1/3，其他的金融、教育、制造、服务业各部分占据剩余1/3数据量。...在目前被广泛引用的IDC和EMC联合发布的“2020年的数字宇宙”报告预测到2020年，全球数字宇宙将会膨胀到40000EB，均摊每个人身上是5200GB以上，这个量将会如何被有效存储和应用，我们眼下还很难想象...伴随着云计算迅速普及和各行业，各企业和部门对于数据资产保存和利用意识的增强，以及通过互联网、大数据对产业进行变革的意愿，未来2-3年一定会有越来越多的行业、大企业步入到PB、百PB、甚至EB级别数据俱乐部
导读：每个企业都有自己的规划和自己企业在运营环节的管理最佳实践，大数据对促进供应链中的生产环节产生了前所未有的巨大影响，那么大数据在企业运营中到底有哪些应用值得我们关注？...本文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。 ...首先是信息和数据的孤岛。传统行业经历了过去20年的信息化建设，形成了大量的，种类繁多的大型应用。每个应用系统都有自己的数据，与组织结构的竖井相辅相成，逐步形成了我们今天看到的信息独岛。 ...6、质量管理 早在上世纪90年代开始，大量的企业就开始通过应用分析法来提高产品质量和生产的效率，其核心是实现生产与服务的需求相匹配。今天的大数据分析手段也是如出一辙。
据Forrester公司调查研究指出，这十大趋势将推动公司业务转化，同时也给公司负责人、应用架构师和企业架构师一些启迪。...项目托管、维护、管理服务、自动升级以及软件使用所带来一系列的高昂成本，成为企业的一大难题，为此云计算孕育而生，特别是SaaS（软件即服务）可以为企业提供这些问题的解决方案。...4.用户体验 应用程序的可用性包含下拉列表、颜色、图标，只有拥有好的应用程序才能满足用户的高期望值。你可以从图形功能、分析和客户互动方面抓取数据，通过收集这些数据来改善企业应用。...弹性应用平台（Elastic Application Platform这个定义来源于Forrester）是一个包含弹性自动化业务、服务、数据、高性能的弹性资源。...弹性应用平台支持类似大数据实时分析，满足高性能的可扩展需求，从庞大的数据资源中能够以低成本且快速分析出业务信息。
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 三月底参加了中国人民大学统计学院海峡两岸数据挖掘研讨会，和大家简单聊了聊R语言在京东商城的数据挖掘应用。...为什么要使用R语言 在互联网企业，在分析端使用闭源的商用软件几乎是不可能的，原因很简单：成本太高，不管是使用，还是研发及维护。...但我个人觉得这可能还不是最主要的原因，对于互联网企业来说，数据虽然获取更容易，但环境更为复杂。开源软件可以根据业务的变化 进行调整，但商业的闭源软件则很难做到。...R并不是通吃所有的数据场景，它只是在出现在该出现的分析建模环节。 R的位置在哪里？先让我们看看所谓的大数据是如何从企业中传递的（摘自本次人大的演讲材料） ?...比如规则很容易在数据集市这段做并行化计算 我的团队在大量使用R作为分析建模工具，看似比较另类，但其实Google、Facebook、Linkedin等公司已经有大量的直接使用R做分析挖掘的应用， 只是大家不太留意罢了
不同模型有不同的最佳提示策略，如：Anthropic 模型最适合用 XMLOpenAI 模型最适合用 JSON设计应用程序时牢记这点。...大模型都是一个个字打出来，免得让你觉得他每次神经网络计算太慢了，让你感觉他一直在持续输出。...# LLM类大模型的流式输出方法from langchain.llms import OpenAIimport osapi_base = os.getenv("OPENAI_PROXY")api_key...-turbo-instruct", temperature=0, openai_api_key = api_key, openai_api_base = api_base,)#定义个数据模型...return field# 将Joke数据模型传入parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Joke)prompt = PromptTemplate(
精确数据缺乏，传统渠道推广以及品牌运营花费的人力物力成本太高，导致价值不对等，影响着企业的市场竞争力。 如何在营销业务找寻新的突破？RPA技术或许将会为企业市场营销人员提供全新的解决方案。...RPA如何应用于营销环节？ RPA机器人流程自动化技术，被称为人工智能的“先行者”。一方面，RPA技术比AI门槛更低，商业落地更成熟。...另一方面则是实施成本、维护成本等相对较低，且安全实用，故成为目前企业进行数字转型的利器所在。 简单而言，RPA是一种能够代替人进行计算机操作的软件机器人。...它可在不影响企业原有IT系统的情况下完成部署，实现跨系统数据的迁移。有效缓解企业用工压力，并且机器人的操作远比人工更精准、更快速。 在市场营销方面： RPA可以实现销售线索的培养。...典型的RPA应用场景包括： 1）调用详细的客户资料。 2）获取详细的账单数据。通过专业编写的RPA机器人软件检索该数据，只需从销售代表处单击即可在几秒钟内调用付款数据。
数据标准作为企业对数据进行定义的依据，是增强企业各部门对业务统一理解的手段，通过数据标准体系的建设，企业可以避免类似问题的出现。...其中，针对基础类数标，可以看一下金融行业经常用的数据标准十大主题模型。该模型是以主题组织数据，包括客户、资产、机构、产品等主题。 那么针对某个数据主题，数据标准到底由那几部分组成呢？ ?...信息大、小类是对信息项的常规分类，例如：例如客户信息大类包括基本信息、联系信息、关联信息、财务信息、风险信息、评价信息、往来信息七大类；信息小类，包括：客户编号、名称、证件、地址、评级信息、模型评分、等级...最终达成一致，形成企业级标准。 到此，标准制定工作完毕。 4、接下来主要是标准如何落地工作。把已定义的数据标准与业务系统、业务应用进行映射，标明标准和现状的关系以及可能影响到的应用。...第二条关键点：数据标准要包括技术与业务两种属性 1、数据标准主要是针对业务，企业很多业务的语义十分依赖业务人员的人工梳理，难度大效率低，很可能出现因为梳理人员没有及时梳理，而造成业务语义难以被及时发现和管理的问题
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。
在客户体验与库存管理流程方面，大数据通常会发挥重要作用。下面盘点了7个最有趣、最独特的大数据应用，以及它们可能对我们的生活产生的影响。...2.iPhone的Research Kit 苹果的新健康应用被称为ResearchKit，它有效地将你的手机变成生物医学研究设备。研究人员现在可以通过他们用户手机收集的数据，创造与健康有关 的研究。...此外，大数据同样可应用到人的身上，比如提供网站和应用来展示你的日常活动统计，比如你转了 多少个弯，垂直走过了多少路程等，你可以在社交网站上分享这些数据，或用它们与亲朋好友竞争。...5.大数据天气预报 从手机到交通地图，很多应用长期以来就需要数据支持。名为WeatherSignal的应用可以利用Android手机中的传感器，提供实时的天气数据。...该公司的内部品牌甚至会基于用户的反馈和公司收集到的数据 开发和设计新式胸罩。 利用大数据的可能性是无穷无尽的，我们可能需要时间去寻找大数据的更多应用方式。你最近看到有趣或不同寻常的大数据项目吗?
1 创建一个LLM自有算力平台+开源大模型（需要有庞大的GPU资源）企业自己训练数据第三方大模型API（openai/百度文心/阿里通义千问...）数据无所谓让LLM给孩子起具有中国特色的名字。...将提示词模版化后会产生很多灵活多变的应用，尤其当它支持参数定义时。...使用方法langchain.prompts3 输出解释器将LLM输出的结果各种格式化支持类似json等结构化数据输出让LLM给孩子起4个有中国特色的名字，并以数组格式输出而不是文本。...与chatGPT只能输出文本不同，langchain允许用户自定义输出解释器，将生成文本转化为序列数据使用方法：langchain.schema第一个实例让LLM以人机对话的形式输出4个名字名字和性别可以根据用户输出来相应输出输出格式定义为数组
调控大语言模型的不确定性是可行的，每种方法都需要权衡利弊。...我可以继续举例，但总结一下：每个企业都渴望运用生成式AI，但实际应用中会遇到比想象中更多困难和阻力。 尽管现成的模型正在帮助许多公司开始使用生成式AI，但要在企业内大规模应用还面临挑战。...AI有能力以难以想象的方式塑造企业。以下简要列出一些好处: 即时获取全球知识：这些模型通过训练所有公开数据，使人类全部知识都可以通过API或对话提示轻松获取。...代码解释和生成：像GPT-4代码解释器等先进模型可以理解和生成代码，实现与企业中的传统软件无缝对接。 内置多语言支持：开箱即用支持20多种语言，这些模型可以轻松实现全球化应用。...这种不确定性会以多种方式成为构建企业级业务应用的局限: 一致性：企业通常需要可靠、一致的结果，特别是在处理诸如金融、医疗或法律等敏感领域。
背景 关系数据库是最常见的数据存储方案，SQL 自然也成为数据处理的第一选择。但随着企业级应用越来越复杂，使用 SQL 实现数据运算和处理也开始面临许多架构层面的严重问题。...越来越多的应用开始采用Python实现数据处理。 不过，对于企业级应用，Python 也有两个重要的硬伤。...但是，Python 对内存装不下的大数据支持很不好，而这又是企业应用中的常态。...Python 的版本确实比较复杂，大版本上有一次完全不兼容的升级，即 Python2 升级到 Python3，Python2 上正常运行的程序直接拿到 Python3 上大概率是无法运行的，所以很多企业会同时安装...但在企业级应用中，这一问题就会被放大，A 应用依赖的库包与B应用依赖的库包不兼容，C 应用又与 D 应用冲突…。
1、大数据分析在企业安全管理平台上的应用 目前应用于大数据分析的主流技术架构是Hadoop，业界在进行大数据分析时越来越重视它的作用。...基于前面介绍过的传统企业安全管理平台面对的挑战和局限性问题，可以把Hadoop技术应用在企业安全管理平台中，发展成为新一代的企业安全管理平台，实现支持超大数据量的采集、融合、存储、检索、分析、态势感知和可视化功能...2、大数据在信息安全上的应用 大数据在信息安全上的应用主要表现为，数据的爆炸性增长给目前的信息安全技术带来了挑战，传统的信息安全技术在面对超大数据量时已经不再适宜，需要基于大数据环境的特点开发新一代安全技术...在网络安全领域，大数据安全分析是企业安全管理平台安全事件分析的核心技术，而大数据安全分析对安全数据处理效果主要依赖于分析方法。...但当应用到网络安全领域的时候，还必须考虑到安全数据自身的特点和安全分析的目标，这样大数据安全分析的应用才更有价值。
今天的文章从一个企业应用Data Mesh的故事开始： Daff是一家全球音乐流媒体公司，公司的愿景是：“在生活中的每一刻， 以身临其境的艺术体验， 连接全球的艺术家和听众”。...这种文化建立在一个技术基础之上，该基础可以让每个人都敢于尝试：尝试应用机器学习的大实验，或者只是调整用户界面功能的小实验。 其次，对数据按照领域进行了划分，并于业务领域保持一致。...要到达这个状态，还需要企业管理者和数据团队能够思考企业数据应用面临的困境，引入新的数据管理方法，对数据策略、架构和运营模型进行演进式调整。...Data Mesh是一种解决企业级数据能力规模化问题的新方法，它可以让系统开发和数据开发更好地协作，加速企业数据产生价值的过程，实现企业数据变现。...Data Mesh融入了Thoughtworks在微服务、产品思维、精益思想方面的理念，把它们应用在了企业数据领域。
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