Tag: 人工智能

惊艳!Python终于做到Excel做不到的数据处理

在日常办公中,有一款软件一直是霸主地位,没有任何一家公司会不使用它,甚至可以说绝大部分年轻都曾经使用过它,它就是Excel。 在日常办公中,有一款软件一直是霸主地位,没有任何一家公司会不使用它,甚至可以说绝大部分年轻都曾经使用过它,它就是Excel。 Python学习资料 领取 Q群 784633899 WX: xiaobei1152 普通职员可能只是偶尔会使用到Excel,但是一些文职工作人员可是每分每秒都在和Excel打交道。但是随着互联网的发展,数据越来越大,再也不是以前处理一两百数据的那种简单运算了。 在面对海量数据的时候,Excel难免会出现局限性,效率低、操作繁琐、复用性差、功能相对局限单一,所以这个时候就需要Python来解决问题了。 那么Python在这方面到底有多强大? 我们先来看一组数据: 用Excel处理50,000行×100列的数据需要15分钟·用Python处理10,000,000行×50,000列的数据只需要10秒 在这个大数据时代下,Python强大的数据处理能力实在有些光芒耀眼。 01 批量整理数据 用Excel做数据大部分都是通过输入与公式计算的方式得到的结果,再来绘制成图形或者表格。 由于是手动录入,要反复检查是否有漏录、出错的现象,浪费时间还拉低效率。Python则事半功倍!不用手动排版设计,简单的几行代码就能展示出一目了然的结果! 02 批量出图 ...

10 个开源 Python OpenCV 小项目,YouTube热门

点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶” 重磅干货,第一时间送达 本文转自 | 新机器视觉 1. Drowsiness Detector 睡意检测 https://github.com/misbah4064/drowsinessDetector 2. Object Tracking 目标跟踪 https://github.com/misbah4064/object_tracking 3. Lane Detection 车道线检测 https://github.com/misbah4064/lane_detection 4. Face Landmark Detection 人脸特征点检测 https://github.com/misbah4064/faceLandmarks 模型文件: https://github.com/davisking/dlib-models/blob/master/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 5. Hand Pose Detection 手部姿态检测 https://github.com/misbah4064/hand_pose_detection 6. Yolo Object Detection and Tracking  CPU端YOLO目标检测与跟踪 https://github.com/misbah4064/yolo_objectDetection_imagesCPU 7. License Plate Detection and Recognition 车牌检测与识别 ...

别再被 Python 洗脑了!!

毋庸置疑,Python越来越被认可为程序员新时代的风口语言。 无论是刚入门的程序员,还是年薪百万的 BATJ 的大牛都无可否认:Python的应用能力是成为一名码农大神的必要项。 所以,很多程序员把Python当做第一语言来学习。 但对于Python初学者来讲,经常在基础部分就放弃了,原因无非是:资料太多!看不完!应用方向太多!不知道该怎么选!基础薄弱!没人带! 所以,我们就这样放弃了吗?针对这些问题,今天就一口气帮你解决! 1 超12万人选择的Python教程 CSDN作为编程技术社区,每天有数十万人在搜索Python相关问题的解决方案。 所以我想,没有谁比CSDN更了解国内Python初学者的各种难题了! 而上面这些问题,完全可以通过:正确的学习路径,与多方向学习实践进行解决。 基于此,我们联合 7 位 Python 经验丰富的工程师,专为Python新手量身打造了这门<Python入门到实战-星选一卡通>套餐课,带你通过正确的学习路径,从零开始学习并实践 Python 5 大热门应用方向。 ...

Python 自动整理 Excel 表格

相信有不少朋友日常工作会用到 Excel 处理各式表格文件,更有甚者可能要花大把时间来做繁琐耗时的表格整理工作。最近有朋友问可否编程来减轻表格整理工作量,今儿我们就通过实例来实现 Python 对表格的自动化整理。 首先我们有这么一份数据表 source.csv: 我们要做的是从上表中提取数据,来生成一份符合以下要求的表格: 按照以下分组名单 group.xls 来整理数据表中的数据:最终要展现的数据项:其中“K数据/60”为数据表中的“数据K”/60后保留的2位小数 我们先看手工 Excel 如何处理以上需求:要在 source.csv 数据表中读取读取每条数据,放入 group.xls 匹配的分组成员中,最后筛选需要的数据项,再对特定的 “数据K”进行运算处理。 那么 ...

提高效率必备之 Python 办公黑科技!

文 | 潮汐 来源:Python 技术「ID: pythonall」 学习 Python 这么久了,今天我们来聊聊如何利用 Python 提升办公效率,在工作中提升工作效率的同时也让提升自己的专项技能,让自己的成神之路越来越近!废话不多说啦,请上才艺! Python 打怪兽之计算中文字数 在平时的工作中,有时候需要统计某些文件的字符数,既然都学会了 Python 技能,咱们就用技术来解决工作中所遇的问题,安排上: #coding:utf-8 import re #读取目标文本文件 def get_str(path):     f = open(path) ...

利用营销工具,这家企业从按经验办事的老中医,变为数据化中西医

面对大数据时代,传统行业想要从中创新获得新的生命力,不仅需要数据赋能,更需要结合自身营运体系和业务形态,明确企业转型的最终目标,然后确定路径并坚持走下去。 随着新零售的兴起,再加上疫情不稳定,无疑是再一次给传统零售行业的洗牌注入了一剂强劲的催化剂。 在消费端:“无接触”“个性化””社交化”“体验化”成为新消费需求的新常态。在企业端:零售企业围绕以消费者,如何做到可识别,可到达,可交互,可满足;围绕“场”与“货”,如何打造高周转的柔性供应链支撑。是目前零售行业需要思考与解决的问题。 在这之中 如何从门店数据以及会员管理,来发掘新零售之路 如何从繁杂的数据中提炼出有效的数据,来快速适应大环境的变化 这两个难点是当下的重中之重。面对这一局面,作为家居零售头部企业,梦洁家纺搭建了以企业营销人员为用户主体,通过分析企业营销管理关键流程,搭建以角色为视角的分级指标体系。 在项目正式运行后,前中后台同处于一个体系,营销人员通过移动端可视化看板更加方便实时准确地进行门店管理,人效提升约37%,店效同比提升约7%。 搭建零售关键指标看板,赋予前台人员数智化支持 零售业往往是以门店为经营主体,门店经营能力的高低决定了企业能否实现肌肉型增长。以往零售运营模式为中后台主导和前台执行,每日、周、月后台零售运营部门从系统导出数据,通过处理形成分析报表供营销人员查看使用,然后营销人员再去BI或者IPOS等系统进行数据追因查看。 这种工作协同方式在一定程度上有利于集团进行统一管理,但如何赋予前台营销人员更多的数智化支持,让前台人员及时发现问题,给予营销人员更加方便实时准确的数据分析看板,做出决策,掌握市场动态成为零售版块的目标所在。 通过帆软,梦洁家纺零售版块以零售破万率、零售趋势图、零售关键指标和零售目标监控为零售视图,结合271机制完成“标杆店再提升,正常店学赶超,ICU店自救与他救”的门店运营动作,实现零售升级。 通过该板块,让营销人员更加了解所辖区域的零售情况,从按经验办事的“老中医”转变为业务数据化的“中西医”,营销人员通过移动端零售可视化结合门店现场零售情况可以快速找出提升门店零售的关键指标如客单价,并通过不同时间维度和门店维度的零售情况来验证零售策略的执行情况是否正常,零售主题版块已成为营销人员进行零售运营的重要法宝。 会员版块:纳新重要,老客户的留存激活同样重要 营销人员往往更注重纳新,数据分析反映出来的也是对于新会员的精细化运营,缺少对于老会员的留存分析,许多老会员就成为流失会员。注重纳新但不注重维系老客户,这个对于零售业来说,无疑是一种恶性循环。 梦洁通过帆软,构建会员版块,以会员结构和会员状态为核心,通过建立会员管理指标、会员结构指标、会员消费指标从而建立会员指标体系模型和业务分析逻辑架构。会员版块以会员新增趋势、会员关键指标为体检视图,以会员消费指标、会员价值贡献、会员状态来监控前台会员结构是否正常,关注活跃会员情况以进行会员纳新和复购分析,关注沉默会员以进行会员留存激活动作,以会员消费排行门店TOP和会员新增门店TOP10来进行会员运营红榜监控。 会员主题板块上线以来,营销人员提升了会员运营的能力,从前只关心如何进行门店会员纳新,现在能够通过会员状态和会员消费次数制定会员激活动作和会员服务方案,比如对老会员进行会员生日券发放,举办会员沙龙,对价值性会员提供上门试铺除螨服务等。 数据化思维是数字化转型关键 在谈及传统零售业转型数字化,如何转向新零售时,梦洁家纺数据经理何洪波也表示:“面对大数据时代,传统行业想要从中创新获得新的生命力,不仅需要数据赋能,更需要结合自身营运体系和业务形态,明确企业转型的最终目标,然后确定路径并坚持走下去。 梦洁家纺在进行数字化转型过程中,确立了数据化思维的企业文化,通过业务模式、业务流程和企业组织的改造,实现了所有业务数据化,并且以故事型数据为分析平台找出潜在机遇与风险以快速响应市场变化。” ...

数字化转型热潮下,传统制造企业如何做好数字化转型建设规划?

本文为帆软2021年智数大会中智能制造分论坛嘉宾杨俊先生的演讲精华。 来源:杨俊-《帆软2021智数大会》直播 文章整理:grace 杨俊:东来涂料技术(上海)股份有限公司IT总监 01、东来公司简介 东来涂料技术 (上海)股份有限公司诞生于1999年上海嘉定,在2006年通过了日产全球的认证,到现在为止已经有22个年头。东来的主营业务包括汽车修补漆、汽车内外饰件涂料、客车涂料、3C工业涂料等等,有自己的行业服务平台。天安门的栏杆、世博会中国馆的中国红以及北京2008年奥运会火炬上的银色都是我们公司的产品。在接下来的发展中,公司坚定了非常大的决心来进行数字化转型的工作。 02、数字化需求及战略 在做数字化转型之前,我们都会尽力思考数字化企业数字化转型到底该怎么做。数字化转型的目的是什么?过程是什么?最后结果是什么?通过许多数字化转型企业的经历总结出来一些教训。 首先,数字化转型的数字化战略必须要与企业的战略相匹配。公司要做什么决定着数字化该做什么,所以公司在进行数字化转型之前要进行思考,思考企业未来的发展战略。如果在企业的发展战略、未来的想法没有确定的情况下,进行数字化战略的规划会产生一些偏差,容易产生一些矛盾点和无法落地的情况。 可以看到在ppt的左边是行业趋势,右边是科技发展趋势,与现在的情况产生非常好的印证。最下面是公司现有的价值定位,上面是二类产业的数字化、智能化建设的未来现状。 在二类产业当中,相比一类产业和三类产业还是有一些特别性的,从整个大局势来看,二类产业的数字化、智能化建设是顺应时代未来的发展的要求,工业互联网的红利即将爆发。 在此之前的大家可以看到一些BAT厂家,一些服务型互联网公司取得的成绩非常显著,成为我们茶余饭后的谈资,一些年轻人毕业以后也非常想去这些互联网大厂,现在公司进行数字化人员招聘的过程当中都碰到过这些问题。虽然我们所处上海,但是招聘一些数字化人员的难度还是非常大的。他们毕业以后,或者说有了一定工作经验和技能之后,还是会向往去那些大厂。 那么在二类产业制造申请企业做数字化的过程当中,招聘这些专有人才的时候就会遇到非常强大的困难,同时也是取决于社会的形态对他们产生的影响。 何为数字化? 个人认为数字化分三个层级。数字化最终的目的还是要创造客户,而并不是做对内的数字化转型,降本增效。最终到了第三层还是运用数字化的能力提升口碑,客户满意度,为客户提供一对一的个性化服务,最终创造客户,才是数字化转型的最终目标,以上是我个人的感触。 既然我们心中已经有了什么是数字化的概念,就要确定为什么要做数字化。从左边看到了从传统型、竞争型的企业转变为适应数字经济,做数字化竞争力的行业佼佼者,是企业进行数字化转型的目的,也是很多企业的老板想做这件事情的初衷。 右上角提到了四个企业转型的目的之一叫面向未来性的企业,左边还有复杂型的,工业型的,综合体验型的企业。这四个企业转型后的形态并不是说孰好孰坏,而是取决于做数字化转型的过程当中所制定的目的。如果不同的企业根据自身的情况可以选择去转型到哪个方面,那么如果在条件允许和目标清晰的情况下,如果能够转型到面向未来性的企业,势必是最好的结果并且会取得最好的利润以及成绩。 数字化建设的要求 PPT左边都是一些大家耳熟能详,经常在嘴边说到的一些特点,是我们在做数字化转型的过程当中和建设过程当中需要全面考虑的。做数字化建设的规划过程中,首先不能闭门造车。必须去了解业务的现状和他们的诉求,主要是由业务来主导的。 ...

管理成本降低10%,且看制造企业如何打造“智慧供应链”

相比 “打造数字化产业生态”这样高大上的理想,真正推动制造业转型的痛点,往往更加现实。伴随着中国制造业的发展,传统的供应链模式已无法满足行业的需求,这尤为体现在采购和仓储环节。 制造企业的采购计划往往是根据年规划进行,供应链缺乏灵活性。此外,受外贸困境和疫情的影响,诸多制造企业都出现了不同程度的库存积压现象,而库存的积压资金大幅度影响企业现金流,从而阻碍了企业的可持续发展。 面对困境,寻求改变迫在眉睫。在外贸波动的今天,如何让制造业突破“存量”市场带来的“内卷化”困境,正成为每一家制造企业探寻的方向。 那么,制造企业应该如何实现供应链的数字化转型? 经实践,“智慧供应链”的建设,需要经过四个过程: 但理论终究只是理论,只有完成实践落地,才能发挥其真正价值。因此,让我们一起深挖以下企业的“智慧供应链”建设方法,相信这些经验可以为我们开拓新的供应链数字化思路。 采购管理经验分享 北方华创曾经遇到过这样的难题:在使用源数据系统做数据查询时,不理想的导出速度极大影响了查询效率;同时,业务需要根据明细做数据分析,而对应的数据计算量大且无时效性,无法满足业务主管不定期的数据查看。 因此,北方华创制定了采购分析看板,为企业管理层提供各项指标分析,包括年度采购额,进两年采购额同期对比,不同分组下的采购额,不同供应商、品类的采购额分析,紧急订单分析等,从而帮助管理层实时获取企业的采购状况,最终实现决策落地。 同时,采购分析看板还可以为业务相关人员提供不同维度的采购分析,如供应商、品类、日期等,以及最详细的明细数据,帮助业务人员进行更有效地采购工作。 上汽大通拥有一套完整的采购产品项目管理系统,该系统优化了整个采购流程。以模具采购为例: 过去采购部门使用的是excel报表,而在车型开发过程中,零件开发工作中会产生大笔模具费用,其中的一部分需要随开发阶段开始分批向供应商支付。若是使用excel报表,统计工作周期较长,登记表格零散,及时性较差,这一切将导致整个采购过程的信息滞后、信息准确率低。。 因此,上汽大通开发了专门的EP系统。从定点工作开始,系统会记录整个过程中产生的需要支付的模具费用台账,通过数据抓取就可以从多个维度对模具费组成进行解析。模具费台账提供了需要支付费用的总台账,支付进度则通过接入PRONLINE系统的数据进行拼表。最后所有的数据将通过BI的方式进行展示,各平台可以根据各自开发进展掌握支付进度,并且将业务工作打散至各组各人进行跟踪。 整套采购产品项目管理系统虽然仍处于起步阶段,但却成功地让上汽大通采购部的相关工作,包括定点、订单、预算等部分整体完成及时率提高5%,在产品项目平台增加20%的情况下专职项目管理人员减少了10%,极大提高了采购效率。 物流管理经验分享 在未实现数字化之前,北方华创的车间工作人员无法及时了解物流进展,如收货、集配、下架等情况。为解决物流方面的问题,北方华创的信息部开发了诸多看板,帮助员工进行及时有效地物流管理。 首先是收货看板。该看板可以显示物流仓库接收不同供应商货物的工作分配以及收货进度等情况,从而可以分析出不同作业人员收货的效率,投产率等指标。 其次是下架(拣货)看板。管理人员通过该看板可以监督不同库区的工作、各库区的工作完成度以及总完成度,并及时分析各库区的工作状态。 最后是集配看板。集配看板用来描述物流仓库下架工作完成后中,进行的复核和交接情况。管理人员可以从中分析复核及交接完成用时是否超标准,进度是否合理等情况。 ...

彭文华:详解数字化转型的破局之道(附直播视频)

这篇是彭文华先生直播的文字摘录,这场直播获得了满堂喝彩,讲得非常好,建议大家看完,全文7500字。 来源:彭文华-《帆软·决胜数字化转型》直播 文章整理:grace 彭文华:公众号“大数据架构师”主理人,历任多家企业大数据总监;中国电子商会数据资源服务创新专委会专家。数据领域从业15年,擅长数字化转型、数据治理、数据架构等领域。 我先给大家自我介绍一下,我是完整地经历了“数据库-决策支持-商务智能-大数据-数字化转型”整个行业的变迁,同时也完整经历了产业数字化从0-1的全流程,同时也是完整的经历了从小白到数据总监的全职位,所以在这里从以下三个方面分享一下企业数字化转型的破局之路。 数字化转型众说纷纭,什么才是真相? 从访谈得出的数字化转型乱象 数字化转型破局之路 数字化转型众说纷坛 市场上的情况大家了解得都不太一样。因为上面众说纷纭,所以下面乱象的就比较多,那到底我们怎么样去破局呢?这个事情其实我是从一本书上获得了一些启示的,在这里分享给大家。 现在大家说数字化转型,就跟我们20年前说的信息化建设是类似的。我做了很多调研和访谈,跟其他甲方企业聊的时候,他们也都是这个想法。那他们再去做数字化转型,他们的理解就是跟20年前的信息化建设是一样的,现在去做一个数据中台或者数据湖跟当年去建一个ERP的逻辑也是一样的,都是紧锣密鼓的去进行规划,去建项目。而且不管是甲方还是乙方,他们都是站在自己的角度上去提出独特的一个理解。甚至大家对数字化转型的定义都不一样。虽然说昨天几位大咖讲得也都挺好的,但是确实是这样。就像我们上次开另外一个会议时,大家去对数字化转型进行定义的时候,每个人都说出不一样的理解。 这里我也是简单地罗列了一下,比如说,有人说数字化转型是目的,有些人说数字化转型是手段,有些人说要重视数字化,有些人说要重转型,有些人要结果,有些人要抓过程,有些人认为这个数字化转型一定要从顶层设计,有些人说数字化转型必须要实施,否则的话就没有意义。 大家都在讲不一样的事情,每个人都在讲他们认为正确的事情,所以就遇上什么?数字化转型这个事情,就像是一只大象一样太大了,以至于我们只理解这只大象的局部,却忽略了大象本身的一个意义。所以数字化转型这个词是动词还是名词?我们把这个词拆开来,数字化肯定是一波,那转型是另外一波,数字化包含大数据、物联网、云计算、人工智能或者数据治理、数据资产化、标签系统、指标体系,再往下一点就是数仓、BI、大屏、数据中台等等。那转型这边是什么呢?那可能会涉及到数据孪生、数字工厂、数字车间;然后智慧供应链、工信互联网等等。跟我们的实际生产生活紧密相关。 但是仅仅于此吗?实际上不完全是这样。假设我们现在把这只大象拉过来了,我们能看清楚这头大象,但看清楚这头大象和拥有这头大象不是一回事,看清楚数字化的全貌是一回事,但是进行数字化转型又是另外一回事。这个事情实际上很重要,因为有些人以为自己看到的是全貌,有些人以为自己看到的不是全貌,但是没关系,你从一个小切口切进去进行数字化转型也是可以的,所以并不一定要去全部看清全貌。但怎么样去拥有或者说进行数字化转型这件事情?这个是需要认真思考的。 数字化转型的三个视角 因为数字化转型众说纷纭,所以我也提出我自己的一些小小的见解。我从三个视角去看众说纷坛这件事情,这三个视角就是价值、技术和业务。那这三个角度呢,都应该去思考为什么。 如果你是抛开技术去谈业务的话就会很容易陷到老的方案里面去,就是我们没有用到新的技术。老问题用老的方法去解决,那就没有提升。 那抛开业务去谈技术基本上就在自娱自乐,就是技术人员最喜欢做的事情。就自己玩,玩出来的东西其实也不一定能解决真实的业务问题。 还有就是只顾用技术去解决业务问题,不看价值集合。这个就是往往就是大炮打蚊子,就是我们用了很厉害的技术去解决一个小的业务问题,就导致我们的投入和产出不成正比,不成正比的话,这个问题就挺讨厌的。 所以我们要从这三个角度同时去看,价值一定是放在最前面的,以技术和业务两条线同时并行。下面我会有一个价值模型,里面有怎么样去衡量数字化转型的效益。在业务层面上这件事情能解决什么问题?能提升多少效率?另外你肯定还要以这个技术视角去看,这个技术视角就是数字化。就是你要用什么样的技术跟现在的系统如何兼容?你是不是一定要用最新的技术去解决呢?不一定。所以技术也是非常非常重要的一点,是需要跟业务一起去结合起来去解决这些问题的。 ...

物流行业解决方案:聚焦物流行业数据痛点,帮助企业搭建数据平台

伴随着我国制造业、商贸业的迅速发展,与之配套的物流服务水平较之以往有了大幅提高,但同时制造商、贸易商也提出了更高的要求,特别是疫情下对物流可视化的需求也由可选项变成了必需项。本文旨在说明通过BI技术的应用促进物流企业的数字化转型。 01、物流行业数字化现状 依托于互联网技术的赋能发展,大量物流企业正通过传感设备的接入来获取更多所需数据,同时诸多操作性业务系统如WMS、TMS等的建设也产生大量的业务数据。这些数据为优化供应链服务体系,提高业务流转效率提供了数据基础。但物流涉及环节众多,加之业务多采用层层分包的形式,各业务环节往往信息不透明、数据不互通,不利于数字化升级。 当前绝大多数物流企业数字化建设仅限于操作性业务系统的建设,主要解决数据记录、电子单证、财务结算等问题,IT人员疲于取数和处理数据,业务人员也苦于数据报表等重复性工作,难以对公司管理层面进行深层次分析——即便是一些行业top企业也仍存在数据孤岛,缺少对物流全流程的可视化监控和分析。 图1 物流企业数据应用痛点 02、帆软物流行业破解之道 基于物流行业数据现状,帆软提供了面向物流企业的整套解决方案,帮助企业快速搭建起数据分析平台,并提供经营决策、运营分析、财务分析、成本分析等多场景数据分析体系。 图2 帆软解决方案架构 要实现物流数据的端到端可视,首先要解决的就是数据的互联互通。从业务层面上看,在整个物流链中,涉及供应商众多,数据复杂,每个供应商的数据系统、数据体系各不相同,数据整合有一定难度,但现在已有不少供应商愿意同上下游开放共享数据,共同发挥数据价值。从技术层面上看,通过搭建数据集成平台,对接各供应商ERP、TMS、WMS等系统,打通数据壁垒,对数据进行集中采集和监控难度并不大。 基于数据的互联互通,进一步就是沉淀物流数据分析经验,降低对人的依赖:例如在仓库利用监控、订单毛利分析、在途货物跟踪等场景下,用户不再需要做过多的数据处理工作,便可直接查看数据分析结果,帮助用户快速找到供应链中存在的问题,自动预警,从而提升管理效率。 03、典型场景应用 1、物流控制塔 物流控制塔以供应链为核心,提供从采购订单到库存仓储再到物流执行情况的一体化方案,实现全程可视化、精细化管理。 面临问题: 各版块独立管理导致难以对供应链整体情况做监控,缺乏面向领导管理决策的数据应用,往往需要定期由各部门汇总数据制作PPT汇报才能了解到业务情况,管理时效性较差。而订单、仓储、通关、物流等板块系统中分析性内容也较少,需要人工进行数据的处理分析,效率较低。 解决方案: 物流控制塔首页面向企业高层领导,宏观展示企业当前供应链整体情况,包含采购订单、库存产品、物流订单、在途跟踪、通关状态等内容。便于领导实时查看最新数据,发现异常情况提前处理,同时每一主题模块都可进行专题分析:如在运输状态分析中,除了跟踪在途车辆实时位置,及时了解车辆动态外,还可针对运输状态异常、派送及签收异常的订单进行监控,按照线路的角度考察准时率达标情况,从而找出当前服务的薄弱点,针对性改善。 图3 ...

IT管理者年终总结 | 2021年,IT管理者必须领悟到的7个要点

作者:Mary Pratt 编译:帆软数据应用研究院-grace 全文共5000字,阅读需要13分钟。 在又一个动荡的一年之后,一些IT管理者回顾了过去12个月的经历,以下是他们给出的2021年最重要的7个收获。 1、不可预测性和不断变化是新常态 信安金融集团的首席信息官 Kathy Kay表示许多人在回顾2021年1月对今年的预期时,会意识到他们的预期和实际差别很大。 所有CIO必须时刻准备好迎接变革,无论是由客户需求还是世界事件驱动——通过现代化和简化公司的技术堆栈并专注于不断提高员工的技能。 我们需要有转向的能力。它必须成为我们前进方式的一部分。 2、IT 必须更快发展 Intermountain Healthcare 副总裁兼首席信息官 Ryan Smith 表示,过去一年的经验表明,首席信息官不仅要灵活而且要快速。 数字化转型正在加快业务步伐,要求IT加快步伐并与整个业务的运营领导保持一致,IT ...

海信集团:通过数据来驱动企业的管理,让数据真正成为生产力

本文为帆软2021年智数大会中分析分论坛嘉宾王雁君先生的演讲精华。 来源:王雁君 海信集团—《帆软2021智数大会》直播 文章整理:grace 非常荣幸能作为海信的代表去做自助分析专场的结尾,我演讲的题目是数据驱动管理。在海信的日常工作中,数据对我们来说已经是一个生产力了,今天我给大家分享一下海信是如何通过数据驱动管理。 本次演讲分为三部分: 1、海信集团的介绍 2、海信数字化转型的总体思路 3、海信数据驱动管理的实践 1、海信集团介绍 首先介绍一下海信,海信是1962年创建的,52年来海信始终坚持“技术立体,稳健经营”的发展战略,涵盖了多媒体、家电、it智能信息系统以及现代服务业等多个领域。在2014年加大了国际化的进程,持续赞助了18年的世界杯,20年的欧洲杯以及22年的卡塔尔世界杯。 2、海信数字化转型总体思路 下面简单介绍一下海信数字化转型的思路,海信是一个制造型企业,海信的数字化管理也将围绕着人、机、料、法、环的联接,打通端到端的流程,利用技术上的协同,通过先进的数字化实现信息流、资金流和物流的一体化、智能化的支撑。 基于IT数字化战略确定数字化系统的一个应用架构,对照我们前面所讲到的数字化转型的策略和路线建立了以业务能力共享为核心的业务中台,以及以数据共享能力为核心的数据中台。 3、海信数据驱动管理实践 通过双中台的能力去驱动数字化转型,数字化转型很重要的一环就是企业数据的驱动管理,讲完了思路之后我们通过平台和应用的角度,讲讲我们具体实践的情况。 以中台思路,搭建数字化架构 首先是双中台中的数据中台。我们可以看到海信数字平台的整体情况,从这个图里面可以看到底层包括海信的数据采集、中间的数据处理、AI运算以及数据的管控和数据的治理,到上层我们为用户提供了数据应用的多个通道。 从整体来看,这个看上来是相对完善的,整个过程还是比较漫长的,我们从2014年开始搭建海信的数仓平台。到18年我们开始通过平台能力的升级和整合,逐步完善数据中台。现在这个平台基本上具备了批量、实时对数据采集和处理的能力,并且能够借助AI平台和算法能力支撑各个数据应用的业务场景。 数据治理是数字化的基石 ...

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