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钉钉的开工利是,会成为企业级市场的双11吗?

利是又称利事,即红包,是中国文化传统的一种社交行为。现在,新年开工第一天,很多中国公司也形成了派开工利是的风俗,比如马化腾携高管亲自给员工发红包已成为腾讯的传统,今年元宵节李彦宏也系上了围裙,在公司饭堂给百度员工乘起了汤圆…… 企业主如此重视开工日,不难理解:不只是可以起到激励士气的目的,更重要的是要自上而下地传达出一种新年新气象的氛围。 今年钉钉也抓住了开工日,从元宵节后的第一个工作日开始,一直到本月底期间,举办“酷公司开工季——20万元开工特权”系列开工利是活动,面向钉钉500万家中小企业客户中已获得钉

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传统安全已不够用 2014年CIO不能忽视云和移动双重风险

信息系统的安全在今天已是一个热门的话题,尤其许多焦点都集中在数据保护的议题之上。到了2014年,企业仍然需要使用安全产品如防火墙与入侵检测系统,持续地维护网络边界的安全。但不幸的是,随着移动设备的增加和云端服务的成长,传统的安全方案已经变得不太够用了。   回顾过去,安全的目标主要是针对实体设备的保护,但随着企业开始采用云端技术和允许员工使用私有设备如智能型手机和平板计算机,景况已经明显不同,一般而言,只要企业能够保护这些设备,理论上数据也能够受到保护。   到了今天,确保数据安全已成为企业的头号目标,企

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从SAP最佳业务实践看企业管理(26)-SD-销售政策

售政策 每到年头岁尾,众多的企业都“种下梧桐树,引得凤凰来”——又制定来年的销售政策,以达成新年度的营销目标。 当初,没有“三大纪律,八项注意”就没有人民军队,共和国就无从谈起。市场建设也不例外。没有作为市场销售宪法的销售政策,市场扩张、提升渠道或终端竞争力,形成网络竞争战略优势,达成营销系统的良性循环是不可能的。 中国市场很是特殊,南北风俗,东西差异,各不相同,使许多铁板一块的营销策划案失灵了。长线品牌,中线政策,短线终端。这里的政策就是销售政策。 对于企业常用的销售政策有包括如下内容:1)价格政策; 2

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邮箱安全服务专题 | 发现那些对钓鱼邮件安全意识淡薄的员工

上一期我们介绍了针对邮箱应用层和协议层面的安全检测,目前针对邮箱系统自身风险的服务内容已经向大家介绍完了。然而保障了邮箱自身的系统安全还是远远不够的,每一篇邮件的内容导致的人员主观或者被动操作都会直接产生安全问题,例如钓鱼邮件,其利用伪装的电邮,欺骗收件人将账号、口令等信息回复给指定的接收者;或引导收件人连接到特制的网页,这些网页通常会伪装成和真实网站一样,如银行或理财的网页,令登录者信以为真,输入信用卡或银行卡号码、账户名称及密码等而被盗取。 频发的APT攻击事件告诉我们,员工都是企业安全最薄弱的环节。在

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腾讯主机安全(云镜)兵器库:威胁分析的福尔摩斯-Cyber Holmes引擎

在政企机构网络服务普遍上云的大背景下,攻击者持续活跃,并采用多样化的攻击手法对目标发起攻击,因此仅仅依赖PC时代的检测引擎是不够的。只有多种安全能力协作,梳理拼接攻击碎片,才能完成对完整攻击事件的分析研判。因此需要更加高效,覆盖场景更广,能够检测威胁事件全貌的安全方法论,腾讯安全威胁情报智能分析引擎应运而生。 就像福尔摩斯探案一样,安全研究人员首先面对的是不完整的事件告警片断,腾讯安全部署在云端的流量或行为探针、蜜罐系统每天获取的各类威胁事件告警信息数千万条,可疑样本文件上百万个。如此大的数据量,远远超出人工可处置的能力,同时对分析处置引擎的性能有极高的要求,否则迅猛增长的告警和可疑样本文件会迅速拖垮系统。 对企业安全运维人员来说,碎片化的事件告警,简直不堪其扰:处理吧,告警不明不白无头无尾,告警的严重程度也较难评估。不处理吧,会不会有严重威胁被放过呢,而告警数量又较多,该如何下手?企业安全运维团队陷入选择难题,在人手不足的情况下,问题放一放拖下去的可能性较大。 腾讯安全技术中心将每天数千万条告警事件抽丝剥茧,整理出攻击脉络,对上百万的可疑样本文件进行自动化的行为分析,找出攻击者的作案规律,自动还原网络攻击事件全过程,并对攻击者行为进行画像,其难度堪比福尔摩斯探案。将海量的安全告警数据化繁为简、化未知为已知,是威胁情报智能分析引擎的根本任务。

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大数据没用?5个通过大数据分析提升客户体验的方式

在互联时代,拥有一个大数据战略来收集、存储、组织和分析广泛客户数据的踪迹,对于及时开展个性化客户交互至关重要。幸运的是,通过采用正确的技术、基础设施和分析功能来全面释放这一数据的潜力,实现与互联客户的更深入交流,绝非空想。 以下这五种使用大数据分析的途径将能够帮助您提升互联客户体验: 1. 找到“隐藏的”大数据见解,更全面地了解客户。 在大数据的初期,从电子邮件和网站点击收集到的见解帮助企业重塑了营销计划,启动了新的活动,并带来了更加个性化的体验。但所有这些优势通常采用产品推荐的形式完成。 现在,新的数据类

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