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信息化时代下，库存和供应链战略的理解伟创软件 -> OA协同办公系统
按照工业化时代的思维模式，供应链管理的基础是牛鞭效应，也就是终端需求波动很小，但因为从经销商到制造商逐级放大的原因，所以产生了供需不平衡，其解决方案就是“协同”，通过协同消除牛鞭效应，从经销商到制造商，或者制造商内部销售端到制造端进行协同。..
浅述大数据时代社交网络个人信息安全伟创软件 -> OA协同办公系统
社交网络风生水起，越来越多的人愿意在这个交互的时代分享自己的见闻感受，而我们通过电脑、手机等电子设备在网上进行的每一个操作，都被服务器记录了下来，社交网络中的个人信息也成为大数据时代商家博弈的一大焦点。在开发社交网络中个人信息潜在价值的同时，如何保证个人信息安全，保证个人信息不被非法收集和不当利用，以及如何提高用户对于个人信息的可控性是大数据时代亟待解决的新问题。..
云计算如何及时有效保障信息安全伟创软件 -> OA协同办公系统
所有的IT技术从产生到发展，都不是凭空出现的，必然是现实需求与技术发展相互作用的结果。计算机发展到今天，当人们有了解决资源利用率、计算能力和成本的问题的现实需求，即推动了云计算的产生;当互联网、虚拟化、网格计算等技术推动IT技术的融合，就为实现云计算的商业价值提供了技术支撑。..
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大数据和数据挖掘在科研领域的发展 |
| 作者：佚名 来源：网络 |
| 导语：除了安全和商业，大数据和数据挖掘在科研领域也正在风起云涌。越来越多的设备带着更加精密的传感器，传回愈发难以驾驭的数据流，于是人们需要日益强大的分析能力。在气象学、石油勘探和天文学等领域，数据量的井喷式增长对更高层次的分析和洞察提供了支持，甚至提出了要求。
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大数据在看着你吗？
除了安全和商业，大数据和数据挖掘在科研领域也正在风起云涌。越来越多的设备带着更加精密的传感器，传回愈发难以驾驭的数据流，于是人们需要日益强大的分析能力。在气象学、石油勘探和天文学等领域，数据量的井喷式增长对更高层次的分析和洞察提供了支持，甚至提出了要求。
2005年6月至2007年12月海洋表面洋流示意图。数据源：海面高度数据来自美国航空航天局
（NASA）的Topex/Poseidon卫星、Jason-1卫星，以及海形图任务/Jason-2卫星测高仪；重力数据来自NASA/德国航空航天中心的重力恢复及气候实验任务；表面风压数据来自NASA的 QuikScat任务；海平面温度数据来自NASA/日本宇宙航空研究开发机构的先进微波扫描辐射计——地球观测系统；海冰浓度和速度数据来自被动微波辐射计；温度和咸度分布来自船载、系泊式测量仪器，以及国际Argo海洋观测系统。
这幅2005年6月至2007年12月海洋表面洋流的示意图集成了带有数值模型的卫星数据。漩涡和窄洋流在海洋中传送热量和碳。海洋环流和气候评估项目提供了所有深度的洋流，但这里仅仅使用了表层洋流。这些示意图用来测量海洋在全球碳循环中的作用，并监测地球系统的不同部分内部及之间的热量、水和化学交换。
在医学领域，2003年算是大数据涌现过程中的一个里程碑。那一年第一例人类基因组完成了测序。那次突破性的进展之后，数以千计人类、灵长类、老鼠和细菌的基因组扩充着人们所掌握的数据。每个基因组上有几十亿个“字母”，计算时出现纰漏的危险，催生了生物信息学。这一学科借助软件、硬件以及复杂算法之力，支撑着新的科学类型。
精神障碍通常是具体病例具体分析，但是一项对150万名病人病例的研究表明，相当多的病人患有超过同一种疾病。芝加哥大学的西尔维奥·康特中心利用数据挖掘理解神经精神障碍的成因以及之间的关系。“好几个（研究）团队都在致力于这个问题的解决。”中心主任安德烈·柴斯基（Andrey Rzhetsky）说，“我们正试图把它们全部纳入模型，统一分析那些数据类型……寻找可能的环境因素。”
另一例生物信息学的应用来自美国国家癌症研究所。该所的苏珊·霍尔贝克（Susan Holbeck）在60种细胞系上测试了5000对美国食品和药品管理局批准的抗癌药品。经过30万次试验之后，霍尔贝克说：“我们知道每种细胞系里面每 一条基因的RNA表达水平。我们掌握了序列数据、蛋白质数据，以及微观RNA表达的数据。我们可以取用所有这些数据进行数据挖掘，看一看为什么一种细胞系对混合药剂有良好的反应，而另一种没有。我们可以抽取一对观察结果，开发出合适的靶向药品，并在临床测试。”
互联网上的火眼金睛
当医学家忙于应对癌症、细菌和病毒之时，互联网上的政治言论已呈燎原之势。整个推特圈上每天要出现超过5亿条推文，其政治影响力与日俱增，使廉洁政府团体面临着数据挖掘技术带来的巨大挑战。
印第安纳大学Truthy（意：可信）项目的目标是从这种每日的信息泛滥中发掘出深层意义，博士后研究员埃米利奥·费拉拉（Emilio Ferrara）说。“Truthy是一种能让研究者研究推特上信息扩散的工具。通过识别关键词以及追踪在线用户的活动，我们研究正在进行的讨论。”
Truthy是由印第安纳研究者菲尔·孟泽（Fil Menczer）和亚力桑德罗·弗拉米尼（Alessandro Flammini）开发的。每一天，该项目的计算机过滤多达5千万条推文，试图找出其中蕴含的模式。
大数据盯着“#bigdata”（意为大数据）。这些是在推特上发布过“bigdata”的用户之间的连接，用户图标的尺寸代表了其粉丝数多寡。蓝线表示一次回复或者提及，绿线表示一个用户是另一个的粉丝。
一个主要的兴趣点是“水军”，费拉拉说：协调一致的造势运动本应来自草根阶层，但实际上是由“热衷传播虚假信息的个人和组织”发起的。
2012年美国大选期间，一系列推文声称共和党总统候选人米特·罗姆尼（Mitt Romney）在脸谱网上获得了可疑的大批粉丝。“调查者发现共和党人和民主党人皆与此事无关。”费拉拉说，“幕后另有主使。这是一次旨在令人们相信罗姆尼在买粉从而抹黑他的造势运动。”
水军的造势运动通常很有特点，费拉拉说。“要想发起一场大规模的抹黑运动，你需要很多推特账号，”包括由程序自动运行、反复发布选定信息的假账号。“我们通过分析推文的特征，能够辨别出这种自动行为。”
推文的数量年复一年地倍增，有什么能够保证线上政治的透明呢？“我们这个项目的目的是让技术掌握一点这样的信息。”费拉拉说，“找到一切是不可能的，但哪怕我们能够发现一点，也比没有强。”
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