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  • “云图智能数据中台”超级数仓

    建设内容:建设全市一体化城市数据中心台,在原有数据共享交换平台的基础上开展数据收集、交换、管理,形成各种基础库、主题库、主题库等数据资产。继续建设智能就业系统,与省人力资源社会保障厅就业、社会保障、市级智能社区服务平台等系统对接,进一步向街道社区扩展就业服务,实施一人(企业)一策、由人(企业)一策。

    2021-11-19 人评论 次浏览
  • 百度智能云AI中台助力邮储银行落地全行级的人工智能平台“邮储

    除数据中台解决方案外,目前中电金信与华合作,适用于开放银行平台、分布式核心业务系统等多种银行业解决方案产品,完成功能、性能、可靠性、消耗电力、安全性等测试任务,获得华为鲲鹏的认证证书,为保护中国金融机构网络和信息安全提供了强有力的技术支持。

    2021-11-19 人评论 次浏览
  • 数盈·新营销中心以业务数据双中心为基础结构

    全域消费者运营不同于SCRM或传统CRM,能够覆盖全链路营销场景。数盈·新营销中心以业务数据双中心为基础结构,有能力通过全渠道业务中心,承载全球消费者运营,通过从交易到市场营销到数据洞察全链路,为新茶饮料、新饮料、新零售连锁企业带来新的成长。

    2021-11-19 人评论 次浏览
  • 百度智能云AI原生云在多行业落地

    因此,行云集团构建了物流、商流、资金流、信息流四流一体化供应链中心台的系统形态,在业务中心台和数据中心台构建了数据闭环运营系统,使业务能够有效地探索和创新,真正突破了原供应链的弊端,为电商企业提供了完整的履约服务。

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  • 中国非结构化数据中台实践白皮书

    广阔的市场空间和政策红利让准时达感知到数据驱动供应链升级的重要性,通过搭建一站式数据中台实现业务数据化到数据资产化再到资产价值化,最终实现全链条数字化、运行可视化,提升供应链运行效率,降低运行成本,形成网络聚合,打造科技供应链的飞轮效应。

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  • 重庆银行网络运营销管理中台应用

    重庆银行网络运营营销管理中台的应用,以数据为驱动,以用户运营为中心,着重于具有类似基础条件、类似行为特征、类似用户旅行等特定标签属性的组合,进行细分的用户分类运营,通过多渠道工具和手段为不同用户提供差异化服务数字化运营的最终目标是实现顾客的价值经营,即提高新、活跃、转换、价值。

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  • 河北电力与百度智能云合作建立面向电力行业的AI中心台

    “总结目前的市场需求来看,CRM实际上就是一个以底层数据为支撑的、全局化的、覆盖从最前端获客到最后端赢单和服务在内的全生命周期的业务中台。”罗旭表示,在帮助企业构建全数字化的业务平台过程中,CRM既是一个简单易用的营销软件,企业客户能够更敏捷、即时地处理协调内部营销体系,以及外部供应商、渠道商等的关系,更是一个帮助企业客户构建业务链和价值网的业务平台。

    2021-11-19 人评论 次浏览
  • 腾讯医疗健康发布智能医疗数据中心

    数据处理现状:目前基于Hive的离线数据仓库非常成熟,数据中心系统也基本上以离线数据仓库为中心建设。HDU有两种测评机,一种是阿里云的,很快,一种是本地的,很慢,一般比赛的时候会用阿里云的,平时用本地的,怀疑是按量计费的。

    2021-11-19 人评论 次浏览
  • 爱数联合爱分析发布非结构化数据中台实践白皮书V2

    在论坛上,爱分析创始人金建华,围绕白皮书的指导内容,首先从数字变革的定义角度,阐述如何从组织水平进行全价值链和业务流程的变革和重建,其次重点描绘非结构化数据中心台的应用场景和建设方法,通过企业数字变革过程中的一系列困境

    2021-11-18 人评论 次浏览
  • 融合数据管理业务的档案管理思路

    本文第二部分研究显示,大数据管理、科学数据管理、工业数据管理、数据湖、数据中台等管理对象、管理流程、管理目的和必要的基础设施与文件业务基本相同,业务性质高。本文研究文件工作与大数据管理、科学数据管理、工业数据管理、数据湖、数据中心等业务的融合问题,涉及多个领域,为了叙述方便,本文约定了相关概念。

    2021-11-18 人评论 次浏览
  • 数据治理进入深水区,数据成本增速如何不超过业务增速

    如何调动全员治理的积极性,培养成本意识,在阿里巴巴,数据治理是引擎、平台和人的互相配合,引擎对算力和成本极致追求,持续打破快速增长的数据计算与成本增长的线性关系,平台通过存储健康分、计算健康分成为集团各团队数据治理战役的核心指标,推动人做数据治理和管理,利用平台全链路工具,构建数据治理技术运营体系。

    2021-11-18 人评论 次浏览
  • 追溯打工跳跃数据中台与业务部门的合作关系

    没有比较就没有鉴别,实际上数据仓库也可以完全定义。只要通过这个定义来判断,就可以区分数据中台和数据仓库、数据湖、数据平台等。如何解决客户数字化转型遇到的一系列问题,实现对非结构化数据的有效管理和利用?

    2021-11-18 人评论 次浏览