数字化服务商的困与破
企业数字化转型建设是一项复杂的工程,涉及基础IT设备、网络传输、各种业务系统、数据安全产品等,而完成这一切不是甲方的单打独斗,需要借助整个生态的力量,但当前在整个数字化建设过程中,不仅甲方企业有困惑、有难度,同样服务商也有各种困惑与无奈。
企业数字化转型:风浪越大,鱼越贵
正所谓“风浪越大鱼越贵”,自然价值也有所不同,所以我们经常看到不少的企业数字化建设走走停停,重复建设,回到原点。
数据管理简史:从人工到人工智能
导读:从1790年美国第一次人口普查,到1946年计算机问世;从2007年iPhone第一代发布,到今日的数字孪生与人工智能,数据变得无处不在。一波又一波的标志性事件,推进着数据管理在浪潮中向前发展,从最初指尖上的负担,到真正能为企业带来业务价值,数据管理一直在不断创新中发展。
实战案例 | 细分用户画像进行交叉营销
站内交叉营销,能够更大限度的帮助各业务线,高效利用内部资源进行用户增长,提升整体大盘流量,从而降本增效。而在交叉营销过程中,需要注重选择精细化的用户,才能更好地为用户提供个性化体验。
数据安全合规需要从基于角色的访问控制迈向基于属性的访问控制
基于角色的访问控制和基于属性的访问控制这两个术语是众所周知的,但就此而言,它们不一定被很好地理解——或被很好地定义。如果基于属性的访问控制包括用户角色,那么什么是基于角色的访问控制?线画在哪里?
谈谈如何构建有效的数据供应链
数据比以往任何时候都更加重要,但大多数组织仍在为一些常见问题而苦苦挣扎:他们更多地关注数据基础架构而不是数据产品;创建数据时通常会考虑特定部门的需求,但很少考虑最终用途;他们缺乏一种通用的“数据语言”
ERP原理 | 业财一体化的几种架构模式
企业在实施业财融合数字化时,应该根据自身业务情况、管控要求,选择合适的架构策略。传统ERP可能不能适应今天不断变化的市场环境,而有些厂商一味强调灵活、创新、解耦,忽视业财融合本身的严谨性,也是不可取的。
CIO指南:CIO在打造未来工作过程中的6个关键作用
IDC 研究经理Marc Strohlein表示:未来工作也可以说是工作本身、工作方式以及干工作的人和资源之间的联系纽带。CIO帮助打造和完善未来工作,就要以这种联系为立足点。
一些企业低估了复杂性带来的IT成本
实际上很多企业或者团队低估了复杂性所带来的成本,因此过于强调了敏捷和可扩展性带来的好处。
从37Signals回归传统数据中心谈起
在这里也需要给准备上云的朋友提个醒,你的业务特点是什么,你的企业什么时候会进入稳定发展期,可以为你的业务发展比较精准的准备IT资源
开源到底是不是商业模式
前几天,一篇名为《开源商业模式是个伪命题》的文章横空出世,看似犀利的观点却没有引起激烈的反驳。无论是开发专有软件的企业,还是重度投入到开源软件开发的企业,都认同开源本身并不是企业作为软件及服务提供商的商业模式。
数字化如何赋能企业降本增效
在当前的市场环境下充满着高度的不确定,于是“降本增效”已成为传统企业最热的话题,在此模式下带来的是企业内部的各种“卷”,企业各部门一方面要积极降本、开源节流,而另一方面又在暗暗争夺本就不足的企业资源
Oracle 兼容性面面观
随着近些年来,国产数据库逐步成熟及自主创新的诉求,正有越来越多的企业计划或正在进行数据库迁移工作。如何平滑、安全、低成本的完成迁移工作,是大家共同关心的问题。
聊天机器人是如何通过知识图谱回答问题的?
通用的知识图谱的建设在很长一段时间内都着重在 NLP和可视化呈现等方面,但忽略了计算时效性、数据建模灵活性、查询(计算)过程与结果可解释性等问题。
优化工作中要抓住主要矛盾
我们的系统往往是处于亚健康状态的,平时系统中就有这个那个的问题,有一些性能瓶颈。这些问题是常态化存在的,很可能和发生的故障无关,如果拿全量指标去做分析,那么诊断结论里就会掺杂一些和这个故障无关的因素在里面。
向量数据库的出现填补了人工智能中的关键角色?
几年前,向量数据库出现在舞台上,帮助推动基于神经网络而非关键词的新型搜索引擎。像家得宝这样的公司使用这种新兴技术极大地改善了搜索体验。但现在,向量数据库在帮助企业部署聊天机器人和其他基于大型语言模型的应用方面找到了新的作用。
破局数据库内核人才短缺困境,OceanBase的新尝试
面对数据库内核人才短缺的困境,越来越多的数据库企业联合高校,以产学研联合创新的方式破局。然而人才培养非一朝一夕之事,短期内无法大力出奇迹,需要企业、学校、社会各界共同努力,也需要大家更多耐心和恒心。很高兴,OceanBase们正在这条路上努力前行。
谈一谈险象环生的系统
因为不同的应用场景,不同的应用系统之间存在的差异较大。另外一点就是目前绝大多数需要优化的系统,系统比较慢,但是各种服务器资源还较为充足。在这种情况下,哪怕某个堵点被疏通了,新的堵点还没有耗尽资源,或者形成更严重的拥堵,那么哪怕系统中的某些模块稍微慢一点,使用者可能也是无感的。
我们需要什么样的ETL?
从10年前的数据仓库到当前的大数据平台,ETL也需要与时俱进,这里来谈谈个人的理解,如果你在考虑建设新的企业级ETL平台,可以作为参考
国产数据库拥抱开源没毛病
拥抱开源,并不是一定就要自己做开源数据库,还可以当开源数据库社区的下游厂商,利用开源数据库产品封装或者发展自己的商用版本。