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OA协同办公系统软件专题

物流大数据的发展现状

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大数据时代背景下,物流行业也必须高度重视统计数据。物流大数据可以划分为三类:第一是微观层面,包括了运输、仓储、配送、包装、流通加工登记处数据的分类;第二是中观层面,就是供应链、采购物流、生产物流数据分类;第三是宏观层面,基于商品管理,把商品..

如何保证保障云市场关键信息的安全

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益增长,国家和民众对政企云安全的关注度也越来越高。保障政务云中关键信息的安全,对社会经济的整体发展、广大民众的工作生活,甚至是国家安全都至关重要。从这个角度来说,信息安全已经成为国家大数据战略发展的基础。   &nbs..

 

OA协同办公系统:IBM发展建设助力企业应对大数据挑战

作者:佚名  来源:转载
导读:上海OA协同办公系统软件专题:IBM发展建设助力企业应对大数据挑战:快速普及,正使得当前人类社会的数据增长比以往任何一个时期都要快。越来越大、越来越快、越来越复杂,数据特性的演变和发展,催生了一个全新的概念——大数据。作为信息技术的又一次变革,大数据的出现,正在给技术进步和社会发展带来全新的方向,而谁把握了这一方向,谁就可能成功。   ,上海企业OA协同办公系统软件专题
关键词: 协同办公  ERP软件  档案  客户管理  知识管理  项目管理  合同管理 

    大数据(Big Data)时代悄然到来,互联网、移动互联网、物联网、云计算的快速兴起以及移动智能终端的快速普及,正使得当前人类社会的数据增长比以往任何一个时期都要快。越来越大、越来越快、越来越复杂,数据特性的演变和发展,催生了一个全新的概念——大数据。作为信息技术的又一次变革,大数据的出现,正在给技术进步和社会发展带来全新的方向,而谁把握了这一方向,谁就可能成功。   
  
    作为IT技术发展的新浪潮,大数据的到来正在给IT行业的发展带来新的动力,给企业的发展带来新的空间。与此同时,在IT与CT不断融合的趋势下,大数据的到来也给电信业的发展带来新的挑战和机遇。

    介绍IBM应对大数据时代下挑战的十大优势:
    一、大数据分析历史机遇   
    每天产生的数据相当于2.5 quintillion(quintillion,10的18次方),其来源包括传感器、移动设备、在线交易、社交网络等。鉴于信息量巨大,迫切需要有高效的大数据管理解决方案。根据IBM的调查发现,83%的CIO认为商业智能分析逐渐成为企业的最高战略,而71%的市场总监表示企业还没有准备好如何应对大数据爆发。这,无疑给IBM提供大数据解决方案带来了巨大历史机遇。

    二、云时代已经来临   
    IBM的数据分析解决方案既面向移动市场,也包括日益流行的云计算环境,为各类用户提供了多种分析大数据的解决方案。SmartCloud中新一代的BigInsights软件,可以帮助客户分析海量的非结构化数据。针对iPad的解决方案Cognos,可以提供触摸方式在线和离线状态下的数据分析。

    三、消费者情绪   
    了解消费者需求,这对于任何一个行业的企业来说都至关重要。随着Facebook用户数突破10亿大关、Twitter每天1.4亿条帖子,人们可以对这些在线内容进行实时监测和分析,从而制定相应的产品和服务推广方案。IBM研究发现,全球95%的知名大企都认为,贴近用户心声十分重要。南加州大学嫩伯格创新实验室和IBM合作,研究使用先进分析软件的社交媒体项目,从而了解世界潮流。该大学实验室采用了IBM社会分析技术分析数以百计的tweets,从而编制社会信息指数。

    四、工作中分析   
    在工作中的分析,可以通过挖掘大数据的分析了解消费需求,获得相关数据,帮助组织作出关键业务决策,提高业务水平。

    五、智慧能源
    维斯塔斯风力系统,依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,然后对气象数据进行分析,找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。以往需要数周的分析工作,现在仅需要不足1小时便可完成。
 
    六、智慧通信   
    XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件,减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取措施,保留客户。此外,IBM新的Netezza网络分析加速器,将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台,帮助通信企业制定更科学、合理决策。
 
    七、智慧医疗   
    Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息

    数据的疯狂增长,使得适应和应对数据增长成为整个社会关注的焦点。“大数据”的概念正是在这一背景下应运而生的。简单说,大数据是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。但是,大数据的问题并不仅仅是规模,数据产生的速度以及数据的多样性同样是大数据不可忽略的两个基本特性。根据摩尔定律,计算能力每一年半到两年的时间将增加一倍。可是,现有的网络带宽并没有以同样的速度在增加。因此,如此之迅猛的数据洪流的产生,正在给电信运营商的网络运营带来极大的挑战。  
 
    目前,虽然全球运营商都在扩大和优化3G网络的同时,不断加强WLAN网络的部署,并且,一部分运营商已经展开了更先进的LTE网络的规划和部署,但是,网络的持续升级以及带宽的不断增加,仍然无法满足数据流量的指数级增长要求,并且,在网络扩容的同时,越来越多的运营商正在面临“增量不增收”的困局,珍贵的网络带宽资源被大量的低价值业务占据,流量的价值无法得到充分体现,运营商的利润被迫“缩水”,并不得不面临越来越严峻的“管道化”风险。

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