OA协同办公系统

     
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混合云计算的9大关键趋势

...这三种云计算方式都有了可观的演进。其中混合云计算方式是最热门的云计算方式,在接受调查的公司中,有88%的公司将混合云计算摆在至关重要的地位。   混合云计算的疾速演进意味着一两年前的传统观念已经过时了。几个行业分析师针对混合云在2016年的走势将会如何,提出几个比较有意思的答案   混合云从本质上来说依赖于私有云,这对企业来说是比较难实现的。事实上,亚马逊,谷歌和微软的公有云已经进行了大量的投资,并且起步也比较早。私有云拖了混合云发展和使用的后腿。 ..oa办公协同平台...
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移动互联网信息安全隐患很多

...就能快速获得各类信息。由于二维码将图片、汉字、字符等以电子图片形式存储起来,视觉上改变了原有内容,因此也为黑客提供了机会。   一旦黑客将有毒软件、恶意网站链接及垃圾信息等植入到二维码中,用户扫描、解码时就会中毒,并可能导致恶意扣费。同时,中毒手机还有可能向通讯录中的联系人自动传送带毒文件或诈骗信息,并删除系统重要程序,严重时还会造成手机系统崩溃。   不仅如此,二维码还能将用户姓名、电话、身份证等信息用作名片、火车票、机票的身份识别,而许多用户在处理..oa办公协同平台...
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信息安全问题可能成为发展阻碍因素

...服务提供商深思。唯有建立起严密的法律体系,加强对信息安全的保护,才能让互联网金融等新科技更好地为普通居民的生活创造便利。    现实中的信息安全状况是不容乐观的。中国互联网协会的统计信息显示,全国65.5%的网站存在安全漏洞,过去一年中国网民在网上的损失接近1500亿元。非法获取和买卖个人信息已经严重威胁公民财产安全乃至社会秩序,公民个人信息保护问题亟待解决。    对于互联网服务提供商来说,消费者的个人信息为他..oa办公协同平台...
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浅析数据中心变革:服务器发展三大趋势

...务器供应商一样大了。今天,由于有庞大的数据存在,一家公司需要的服务器数量已接近一家供应商的全部业务。如果戴尔有 200万台服务器,而你的公司需要100万台,你的需求突然占据了服务器供应商一半的业务,在这个时候,再与中间商做生意就不明智了。你可以问问谷歌,该 公司在英特尔所列的八大服务器供应商中已排到了第五位。这个搜索巨头自己并不销售服务器,它只是需要这么多服务器来运行其业务,因此它有必要亲自打造自己 的服务器和数据中心。   2.制造零件的公司正在合并和..oa办公协同平台...
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浅析大数据产业全球发展趋势

...结构化数据的价值提取方面。     从大数据技术的发展历程上可以看出,大数据核心技术如分布式存储、云端分布式及网格计算均是依赖于开源模式,即通过开放式的平台,吸引全球开发者通过开源社区来进行代码的开发、维护和完善,从而集全球智慧推动大数据技术的不断进步,当前全球各大企业加大了对开源社区的赞助和智力投入,开源社区在大数据技术进步中将占据核心地位,开源模式将成为大数据技术创新的主要途径。     ..oa办公协同平台...
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会员管理系统有什么用途

...的方式管理会员的基本档案,这种管理方式存在着许多缺点:效率低、保密性差,另外时间一长,将产生大量的文件和数据,对于查找、更新和维护都带来了不少的困难。     而通过会员管理系统,企业就可以很轻松很方便的记录所有会员客户的资料,了解用户的兴趣爱好、消费特点、意向需求等;进而针对客户的需求,为其提供优质的个性化服务,还能为企业的产品开发、事业发展提供可靠的市场调研数据,是企业经营不可或缺的一个有利工具。同时,作为计算机应用的一..oa办公协同平台...
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大数据时代:安全第一,还是效率第一

...络信息保护、界定权限范围至关重要。跟随着互联网的脚步,大数据悄然而至,随着互联网影响的逐渐深入,大数据也开始发散它的能量。大数据和云计算加在一起甚至被人誉为信息产业的第三次高峰,与智能化生产、无线网络革命共同被称为引领未来繁荣的三大技术变革。 但大数据却像一枚硬币,有其两面:一面它将催生新型科技公司、吸纳科技人才就业,并为企业发展转型提供新机遇;另一面它对个人、企业甚至国家带来个人隐私危机、重构信息安全、竞争力差距拉大、数据产权争端等诸多挑战。数据古已有..oa办公协同平台...
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破除大数据的四大常见误区

...定主题相关的全部数据进行存储及检索,更不用说整体数据量了。没错,就连搜索巨头谷歌也不例外。谷歌公司的软件只会检测表面Web而非深层Web。有人估计后者的实际大小将达到前者的二十五倍。因此,当大家在搜索任何信息时,其列出的内容只占互联网实际信息总量的4%到6%。   即使我们放低要求,也无法获取自己需要的某些有价值的信息,例如哪些特定客户曾经购买过我的作品——虽然Amazon以及巴诺商店这样的网站肯定保留了此类信息。我个人非常乐于结识自己的读者,然而即使是..oa办公协同平台...
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大数据分析架构需权衡四要素

...的问题加以弥补:在Excel中存储和操作分析数据的功能为支持自助分析能力创造了环境,但可能不会激发其他用户对结果的自信心。数据仓库与数据集成和数据质量工具一起,能够通过为管理BI和分析数据提供标准化流程来帮助树立信心。但是,由于不断增加的数据容量和更广泛多样的数据类型,特别是当涉及结构化和非结构化数据混合时,就会对一个大数据的实施增加难度系数。建立评估数据质量标准以及对它们进行升级以处理那些更大、更多样数据集,对于大数据实施的成功和分析框架的使用是至关重要..oa办公协同平台...
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大数据三个重要的技术问题

...右,其余的85%都是非结构化的数据,它们大量存在于社交网络、互联网和电子商务等领域。另一方面,也许有90%的数据来自开源数据,其余的被存储在数据库中。大数据的不确定性表现在高维、多变和强随机性等方面。股票交易数据流是不确定性大数据的一个典型例子。   大数据刺激了大量研究问题。非结构化和半结构化数据的个体表现、一般性特征和基本原理尚不清晰,这些都需要通过包括数学、经济学、社会学、计算机科学和管理科学在内的多学科交叉来研究和讨论。给定一种半结构化或非结构化..oa办公协同平台...
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