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办公自动化系统低代码专题

实施大数据管理面临哪些难题

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用,把大数据的规模变小但不损失价值;如何从一个平面的大数据提炼出高附加值的概念、知识和智慧。     2)大数据存储问题。对于结构化数据,海量数据的查询、统计、更新效率低..

大数据分布式存储应考虑哪些问题?

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立合理的映射关系,来进行有效的存储资源管理。国内外相关研究提出合理的集群存储资源映射方法,将虚拟存储资源请求均匀地分配到节点上,然后进行节点内部设备级别的资源映射。    ..

威胁工业网络安全的三大问题

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;   针对ICS网络的外部网络攻击,可能是由政治利益方(民族国家、恐怖组织或激进黑客)支持的,但也可能部分出于工业间谍活动。基于对手的动机,此类攻击的目的多种多样。比如说,若出于政治动机,..

云端加密的五个标准

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nbsp;    第二个标准:高度自动化的加密。     一旦就哪些情况下需要加密达成了共识,接下来可以采取实际行动了。充分利用安全技术,找出企业里面..

 

办公自动化系统低代码专题:概述大数据管理的四个典型特征

作者:佚名  来源:网络
导读:办公自动化系统低代码平台:y)、数据类型繁多(Variety)、高质量数据的真实性(Veracity),这四大特征将彻底改变21世纪的企业将如何发挥其核心功能的作用。     数据体量巨大(Volume):据IDC预计,到2020年,数字世界所包含的数据信息量将与我们物理世界的星星一样多。&nb
关键词: 协同办公  ERP软件  档案  客户管理  知识管理  项目管理  合同管理  进销存  设备管理 
经过了几十年,“大数据”已经成为了一个影响力日益增长的术语。新的系统和工具正在为其在每一个业务层面的作用点的迅速估值和传播铺平了道路。业界通常用四个V来概括的大数据的四个典型特征,即:数据体量巨大(Volume)、处理速度快(Velocity)、数据类型繁多(Variety)、高质量数据的真实性(Veracity),这四大特征将彻底改变21世纪的企业将如何发挥其核心功能的作用。
 
    数据体量巨大(Volume):据IDC预计,到2020年,数字世界所包含的数据信息量将与我们物理世界的星星一样多。
 
    数据类型繁多(Variety):大量的人类与机器数据以文本、照片、视频、音频、网络流量、系统日志、传感器信息、社交媒体活动等等形式蜂拥而至。
   
    处理速度快(Velocity):每一分钟,我们都将发送2.04亿封电子邮件,进行400万.次Google搜索,并在Facebook上分享240万条内容。
 
    高质量数据的真实性(Veracity):据Gartner公司发现,低质量的数据对受调查企业的年度财务影响损失平均高达880万美元。
 
    数据分析正处在一个转折拐点。现在,大数据可以从更多的来源实时收集,包括诸如社交媒体和物联网。其可以通过更多具备一系列相关技能和背景的人才被运用到更多的使用案例,从而给了我们对于世界如何与我们的品牌互动、激发创新、并改变我们的观点有了前所未有的深入了解。
 
    而借助适当的工具,企业可以在规模化、整合、并了解他们的数据的同时,从分析预测中获得洞察价值,进而实现业务增长的突破。惠普企业公司(HPE)高性能计算兼大数据细分市场营销副总裁Vineeth Ram解释说:“数据是理念经济(Idea Economy)的燃料。当前的那些在某种意义上属于数据驱动的企业组织或将获得有着巨大影响力的业务成果。他们可以推动新的商业模式,推出更多差异化的产品和服务,改善客户体验、运营效率和员工生产力。”
 
    为了能够充分利用所有可用的数据,现代企业组织机构实施一套数据驱动的企业文化是必不可少的。故而企业组织需要了解为什么大数据分析不仅仅是一项技术,其更是一种文化上的转变,是务实且持久的企业战略。 最成功的企业组织已经在整个企业范围内制定了相应的改革策略,从创造新的角色到重新发明他们的商业模式。这些企业组织在积极地接受理念经济的同时,使得他们的业务也随之获得了发展。


扩展阅读:OA办公系统_协同办公系统;办公自动化系统低代码专题;..y)、数据类型繁多(Variety)、高质量数据的真实性(Veracity),这四大特征将彻底改变21世纪的企业将如何发挥其核心功能的作用。     数据体量巨大(Volume):据IDC预计,到2020年,数字世界所包含的数据信息量将与我们物理世界的星星一样多。&nb..


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