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数字化转型

2024-09-16

  

数字化转型

  在当前的数字化时代中■■,企业要持续发展必须要进行数字化转型和升级,而转型和升级的关键是驱动企业从业务、架构、技术、组织等方面全面且系统地改造升级。在企业改造升级过程中,往往不关注架构设计■■,或者只关注IT层面,未从企业架构全局视角出发进行设计◆★■★◆,特别是未从业务、应用、数据、技术等整体企业架构规划层面出发◆★■■。

  自2022年以来,GenAI一直是一个突出的趋势★◆,随着对该技术兴趣和投资的激增■■■◆★,这一趋势在机器人和沉浸式现实等相互关联的趋势中释放了创新的可能性。尽管宏观经济环境中高企的利率影响了股本投资和招聘◆★,但包括乐观情绪、创新和长期人才需求在内的基本指标反映了我们分析的15个技术趋势的长期积极轨迹。

  近两年看到的一个比较有趣的现象是,几乎每个企业的管理者都认识到数字化转型很重要,但是却鲜有企业真正会花“大力气”把数字化的工作切切实实地去落地。

  面向广大互联网从业者、爱好者★■★、企业家★★■◆★、IT技术人员提供企业转型方法与实践案例,内容涵盖不同行业的转型战略和转型方案,涉及云计算■■、大数据、人工智能◆■★、物联网、区块链等数字化技术。

  在汽车行业数据治理专家陈燕琦看来,要想完全发挥数据的价值,企业需要先建立一套完善的数据治理制度,把人员、流程◆■★◆◆★、工具、应用等全部纳入其中,并依照这一套完整的数据治理制度,充分利用更加先进的技术来开展实践工作,形成以数据消费驱动的数据资产建设,让数据资产充分转动起来★★◆★★,才能够真正实现数据与业务的高度融合,让数据洞察与决策更加高效■★★。

  湖仓一体实时数仓将数据湖的灵活性、数据多样性、丰富生态与数据仓库的企业级数据分析能力进行了融合,对实时数据模型建设具有重要价值。未来,随着农行数据湖建设,实时数仓将融合数据湖基础底座建设,构建稳定、全面、高扩展性的实时数据基础层,建设和沉淀农行共性实时数据资产,满足不同实时分析应用用数要求■■★★。

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