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。
因为一般企业已经有数据仓库或者数据湖，或者至少有一些数据源，所以基于企业现有的数据架构，数据虚拟化引擎的位置是在数据源与数据消费者之间。...3 大模型与企业数据的“终极未来”：充分协同 过去大数据和 AI 一直面临着一个问题，那就是虽然具有强大的能力，而且也很容易演示，但是在各种场景下能否被广泛地使用一直是一个挑战。...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。...图：自我迭代的企业大模型应用框架 在大模型与企业数据充分协同这一方面，数巅科技也做了许多探索——自我迭代的企业大模型应用框架。该框架可以接入各种大模型，将用户问题分解为一系列任务并分配执行。...目前数巅科技的愿景就是完美实现“大模型与企业数据的充分协同”，正如何博士在演讲后接受 InfoQ 专访时所说的那样，“我希望企业可以通过我们的产品能够充分地把数据能够管好、用好，能够跟大模型深度地协同起来
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”。...作为一个管理软件行业的老兵，既服务过康师傅、长安汽车这样的大企业，也服务过经销商、小厂家等小企业；既作为IT顾问或产品经理提供过咨询与产品服务，也作为产品总监在甲方负责过数字化转型的工作。...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。...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”。
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。...3.与错误引导作斗争 在最近一篇关于Hadoop的报道中，华尔街日报的德博拉·盖奇说，“很少有热词比大数据能承载更多期望的了。”...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。
“大数据”从概念走向落地的这几年，得益于外部利好环境，一部分企业开始尝试大数据，但从数据获取、预处理、储存、分析、可视化的实用性仍差强人意。...从最初的经营总结到决策支持，从数据分析师到大数据分析，市场需求的速度跑在人才进阶养成之前，你所拥有的技能够吃几年“老本”？...当我们谈及大数据分析人才时，仍会叹惋能力还不够，毕竟如今的数据分析已不仅仅局限于编程建模，而是向机器学习迈进。...为此，东湖大数据·数据智库获取8198份真实的企业大数据领域数据分析岗位相关的招聘数据，具有针对性的发布《2017大数据分析师能力模型与企业需求报告》，以多维度视角全面探究大数据分析人才的进阶之路与生存现状...来源：大数据栋察
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。
一、ERP与MES系统现存问题 ERP系统是通过财务的思维模式对企业资源进行订单化管理，面向用户的是业务体系；而MES更依靠中控系统和数据采集系统实现生产过程的批次控制，面向用户的是生产体系。...但是这些信息ERP系统是无法感知的，所以它会继续按照原本的计划执行订单，时间久了，业务系统中的信息和工厂的实际情况就会出现非常大的偏差。...二、WMS系统主要流程及作用 只有自下而上的信息化建设才能把企业业务流程各个环节打通，并实现“物体”与“信息”的紧密结合，这样，企业方可实现全面信息化。...这时WMS系统作为实物与信息枢纽的作用就可以充分体现出来。因为无论业务系统之上的数据是什么样的，所有的业务本质都是基于实物加工制造的生产活动，而将实物与数据一一对应起来的，就是WMS系统。...ERP出入库转账、MES计入车间辅料消耗以及WMS出入库业务，仿佛同一个人，将同一件事在不同的系统中做三次，不但浪费人力，而且三套系统的数据存在差异，日积月累造成的库存账实不符数额非常大。
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。 ?...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。...： 公司是集研发、销售、工程服务一体的运营模式，以研发和销售为两大重点，把专注点集中于技术产品的研究与开发，而将附加值较低的硬件加工与装配环节委托给外部加工供应商完成。
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。...5F 以机器为动力的分析 未来，数字营销人员必须与机器携手合作，分析数据并做出基于数据的决策。不管技术发展了多少，总需要一个人来监督它，这在复杂的情况下甚至更真实。...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。
其他提供与商业智能和业务流程管理软件的更深层次的集成。有些开始时是通用建模软件；其他的则是专门为企业架构而构建的。所有这些都编译一长串机器，并提供各种表格和图形仪表板来跟踪它们。...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。...为您的办公室选择最佳解决方案意味着查看与您的特定堆栈的集成量，然后权衡软件生成的图表和表格的有用性。以下按字母顺序概述了当今可用的顶级企业架构平台。...18 大企业架构工具 Ardoq Atoll Group SAMU Avolution Abacus BOC Group ADOIT BiZZdesign HoriZZon Capsifi Clausmark...Atoll Group SAMU Atoll Group 创建了 SAMU，通过与云层和业务流程管理工具的深度连接来跟踪企业架构。
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。
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...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...通过对内源与外源数据的实时采集和分析，企业能够准确地了解消费者需求以及购买行为，明确产品特征，运用高级分析法准确地指导生产，运输与采购以提升产品或服务的质量。...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。
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
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。...在人力资源领域，许多人力资源主管现在正在使用大语言模型进行招聘、绩效管理和指导。 同时我们也看到了生成式AI在软件开发领域取得的进步。...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。
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？...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。...所以，现在有一类观点，认为信息化产业里分为做算法的和做软件的，而只有做算法的才是做人工智能和数据的。 这是一个典型的误解，将算法与软件工程割裂开来。
应用大数据进行精准营销，要注意规避如下三大陷阱： 1，有数不一定有据； 2，大而不全； 3，内生变量模糊了因果关系。...一要养成大数据思维，二要避开三大陷阱。 大数据思维 大数据思维有如下四个维度。 定量思维：一切皆可测。POS机、网上购物、社交媒体以及各种各样的卡，都是大数据的来源。...“车”的应用也已有案例，如美国一家保险公司为汽车加装了跟踪器，根据行驶数据来决定保险费率；米其林也会搜集与环境相关的数据，某智能芯片厂商为长途货运汽车提供的芯片，可以全球定位、调节物流和运输。...三大陷阱 应用大数据进行精准营销，要注意规避如下三大陷阱。 有数不一定有据。应用大数据需要什么样的统计或逻辑背景？首先，描述。要能辨识出我们描述的人跟心里想的目标人群是不是一群人。其次，预测。...大而不全。有些大数据应用收集的数据非常多，但对其倾向性却不清楚。解决的办法是跨界，收集企业之外的数据。例如，汽车制造商要跟电商结合，要跟社交媒体结合，通过跨界把数据做全，才能把精准营销做得更好。
我们来看看MGI回顾2011年大数据报告中对于数据影响所做预测的最终实现情况，如图1所示。 ?...对于企业来说，以往自身业务生产管理系统可能留下个体用户购买使用本企业产品的信息，比如，电信公司保留客户购买、使用和服务的交互信息，如今，因为企业与客户的接触渠道和界面越来越丰富，这些渠道承载着客户与企业之间...、客户与品牌之间、客户与产品之间以及客户与客户之间的大量互动信息和数据，如果能够整合这些数据，企业就有更多的机会对潜在客户和现有客户做更全面深入准确的分析与了解。...另外，过去十年大数据产业野蛮生长，很多企业不经用户授权就随意采集、滥用甚至出售用户的个人及网络行为信息，不过，随着2018年5月《欧盟数据保护通用条例》（General DataProtection Regulation...、预测性和处方性三大类问题。
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。...Hadoop的HDFS技术和HBase技术与大数据的超大容量存储需求正好匹配，Hadoop的MapReduce技术也能满足大数据的快速实时分析需求。...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...其次，大数据理念可以被利用到信息安全技术中来，比如通过大数据分析可以对海量的网络安全数据进行快速有效的关联分析，从中找出与网络安全相关的信息。...借助大数据安全分析技术，能够更好地解决海量安全数据的采集、存储的问题，借助基于大数据分析技术的机器学习和数据挖据算法，能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险
随着移动互联网的快速发展，大数据技术变得越来越成熟，正在改变着人们的工作、生活与思维模式，进而对文化、技术等产生深远的影响。...本文选自《数据决策：企业数据的管理、分析与应用》一书，文末可了解本书详情。 ---- 在正式介绍企业数据分析流程及高级分析之前，首先介绍一些企业里常见的数据职位，以及每个职位的人在企业中承担的责任。...、验证，喜欢与数据打交道，能够热衷于研究数据，所以需要黑客的探索精神）等。...图书详情 《数据决策：企业数据的管理、分析与应用》 顾生宝 著 本书是作者十年数据领域实践经验的总结，系统介绍了企业的数据战略规划和企业内外部数据的应用，并在此基础上介绍了零售、快速消费品、汽车、航空...本书通过与企业数据相关的理论体系、行业案例、业务领域热点等，全面介绍了不同行业的企业中数据的管理、分析与应用，对企业未来的数字化转型也做了简要介绍。
由于所有这些和更多的原因，在现代数据体系结构中只拥有一个数据仓库来支持数据驱动的企业根本不是最优的。 什么是数据湖？...但越来越多的企业遇到了我们前面提到的障碍。为了克服这些问题，他们正在用数据湖来扩充数据仓库，以使他们的大数据真正实现自助服务。...数据湖并不支持数据仓库所做的一切。主要关注的是与生态系统工具的集成日趋成熟。数据仓库作为上一代的技术，在与商业智能（BI）、ETL和其他基于SQL的数据工具的集成方面更为成熟。...摘要 总之，数据湖为组织特性提供了更多的灵活性和灵活性，这些特性对于构建数据驱动企业非常重要。与尝试使用数据仓库相比，他们能够以很小的成本完成这项工作。在许多方面，数据仓库正在变成过去一年的数据集市。...知识星球 向大咖提问，近距离接触，或者获得私密分享。 点击加入知识星球【首席架构师圈】 微信圈子 志趣相投的同好交流。
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