OA协同办公系统

     
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IBM发展建设助力企业应对大数据挑战

...为信息技术的又一次变革,大数据的出现,正在给技术进步和社会发展带来全新的方向,而谁把握了这一方向,谁就可能成功。           作为IT技术发展的新浪潮,大数据的到来正在给IT行业的发展带来新的动力,给企业的发展带来新的空间。与此同时,在IT与CT不断融合的趋势下,大数据的到来也给电信业的发展带来新的挑战和机遇。     介绍IBM应对大数..协同管理定制...
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在线支付将成为金融科技革命的前沿

...16顶尖金融科技市场报告》(以下简称《报告》),对全球金融科技市场进行了总结并对其发展趋势进行了预测。《报告》指出:根据调查,金融科技产品的使用率可能在未来12个月内成倍增长。过去几年中,全球涉及金融科技的活动大幅增加,但仍显著集中在美国。在金融科技总市场中,支付服务占比为17.6%,是所有金融科技产品中使用率最高的;其次是储蓄和投资服务,占比大约为16.7%;保险服务和在线借贷的比例分别为7.7%和5.6%。《报告》指出,技术的发展(包括社交网络、大数据..协同管理定制...
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关于大数据在2017年的六大预言

...据数据科学业界的变革做了问答,大数据数据科学与机器的学习密切关联,在未来的商业,不懂机器学习是根本无法生存的。2:物联网数据流战胜传统智能Gartner预言,由于带有传感器装置席卷社会的方方面面,大约有50%商业智能平台会投资数据流。这样会导致一个新的商业智能分支浮出水面,在天气预报,制造业,电力,以及其他领域,将得到广泛应用。3:大数据技术支出将要增加Gartner预言过大数据商业影响不确定性将大大降低,到2017年变得可预见,这个预言也应验了。很多围绕..协同管理定制...
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物流大数据的发展现状

...采购物流、生产物流数据分类;第三是宏观层面,基于商品管理,把商品分成不同的类型做数据分析。其中微观层面及中观层面的数据一般掌握在物流企业内部,但此类尚未进行处理分析,成为物流大数据交易中最重要的、最基本的供应方;整合、处理、分析“源数据”得到的具有新价值的数据,即宏观层面,指导物流企业经营管理的各个方面,因此,未来物流大数据交易的主要需求为宏观层面。目前,物流大数据交易模式采用利益交换的模式——用服务去换取管理,即各个利益主体通过交换的方式,一方将信息的管..协同管理定制...
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如何保证保障云市场关键信息的安全

...安全边界模糊成难点     随着我国政务云需求日益增长,国家和民众对政企云安全的关注度也越来越高。保障政务云中关键信息的安全,对社会经济的整体发展、广大民众的工作生活,甚至是国家安全都至关重要。从这个角度来说,信息安全已经成为国家大数据战略发展的基础。     与传统的存储硬件不同,数据上云就是把数据暴露在了一个开放的网络环境中,比起传统的数据安全,云安全面临更大的困境和挑战。在传统的安全防护..协同管理定制...
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云数据中心,谁能力拔头筹

...    云计算技术的兴起,也为传统数据中心的建设带来了新思路。云计算正在分担越来越多的传统数据中心的工作负载。有预测指出,到2016年,接近三分之二的工作负载将在云端处理。未来云端的工作负载量将超过传统数据中心的负载量。     与传统数据中心相比,云化的数据中心提供的是弹性服务,可根据用户的需求在一个超大的资源池中动态分配和释放资源,不需要为每个用户预留峰值资源,因而资源利用率可大大提高;并且..协同管理定制...
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如何部署实施管理软件

...动则几百兆,加上本来就不尽如意的宽带环境,致使客户端PC机越来越慢,极大拉低了软件的应用体验。而基于网页形式访问的B/S架构软件,在广域网应用中数据传输安全是企业顾虑的最大问题。     另一方面则是由于企业用户的复杂性。对于总部+各地分支机构架构的企业,若软件系统的服务器部署到总部,各地的分支机构访只能通过广域网接入总部进行工作,而网络环境及性能的差异性使得应用速度严重受限,而且,出差在外的工作人员,则完全无法应用软件,造..协同管理定制...
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浅述企业管理软件的现状

...p;  一、冗杂落后,不符合实际业务需要;          管理软件反应的是先进的管理思想,不可避免地要与企业本身的特点相结合。而市面上很多软件所体现的并不是先进的管理思想、不注重软件内部控制功能,甚至为了能范围更广地适用行业,其销售的套装软件功能冗杂难以操作,很难满足企业实际需求。     同时,商业模式守旧,难以做到海量..协同管理定制...
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制造企业要如何正确看待大数据

...单来说,大数据就是收集和分析大量信息的能力,而这些信息涉及到人类生活的方方面面,目的在于从复杂的数据里找到过去不容易揭示的规律。    由此,我们可以看出,大数据有两个明显的特征:第一,数据的属性包括结构化、非结构化和半结构化;第二,数据之间频繁产生交互,大规模进行数据分析,并实时与业务结合进行数据挖掘。    了解了大数据的概念,我们就要知道大数据在哪些方面应用广泛。很多人认为对于企业营销来说,..协同管理定制...
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浅析大数据安全防护应注重的问题

...     大数据应用安全挑战    大数据具有容量大、类型多、价值高、速度快的4V特性。由于大量数据集中存储,一次成功攻击所导致的损失巨大,因此大数据应用更容易成为攻击目标。同时,大数据时代数据源多样化,数据对象范围与分布更为广泛,对数据的安全保护更为困难。大数据应用采用全新的Hadoop处理架构,内在安全机制仍不完善,因此在推动大数据技术应用时面临着很多安全风险和挑战。  &nbs..协同管理定制...
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