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企业常用OA协同办公系统

开放政府数据,建设透明政府的必要性

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用程序、140个移动应用。欧盟European data portal欧洲数据门户网站,涵盖34个欧洲国家,包括医疗、教育、交通、能源、食品、环境、科技、人口、司法等13大类,超过24万个数据集,欧盟各国公民通过这个门户网站可无缝获取公共数据。 发达国家作为全球开放数据的主要参与者,在政府数据开放的范围和程度、安全和形式、开放许可证和质量管理、开放..

面向服务架构与应用软件的不同之处

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是紧偶合、封闭式、自成体系,属于一次性投入一次性完结的产品。这样的产品很难适应或快速响应市场或客户灵活多变的需求,以及后续的扩展。在这样的市场、及客户需求下,从而催生了软件产品一种新的设计或架构的理念:面向服务架构(SOA架构),那么面向服务架构与应用软件的不同之处在哪呢?   面向服务架构其原理是,通过分析服务之间的相互调用,SOA使得公司管理..

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IT高层管理者对于大数据六个最大的误解

作者:佚名  来源:网络

大数据如此普遍已经成为一个流行词,但它几乎是毫无意义的。以下是IT高层管理者对于大数据六个最大的误解和错觉:

1.所有的数据是大数据。

调查机构Gartner公司称,大数据必须是大容量,高速度或多样化的各种数据。这意味着,如果你的数据只是处理容纳一个Excel文件,那么你不是在处理大数据。如果你只处理测量千兆字节的数据集,并采用个人电脑能处理,那么你不是在处理大数据。也许你正在处理数千兆字节电子邮件,而你不知道如何处理它,但这并不意味着它是大数据。

2.大数据解决每一个问题。

一些高管认为大数据可以解决一切问题。他们中的许多人都掌握大数据分析来解决问题,而不是使用常识。有一次行业专家和IT高管们试图找出为什么其网站访问人数和销售在四月的一个星期期间急剧下跌,前一年同一周没有经历过同样的下降。他们要求进行分析,在分析之后,直到有人说,“嗯,我们每年都看到网站数据在复活节减少,而去年复活节是在三月。”大数据和分析没有帮助我们弄清这一点,但通过社会常识和日历却可以弄明白。

3.大数据是没有意义的。

关于大数据的“一切”错误观念的另一面是:大数据并不重要。这个观点可以更容易理解,因为大数据的定义表明,它很难处理和理解。如果你不能从大数据中洞察见解或用它来为你的系统提供益处,那确实是毫无意义的。而有着这样观点的IT管理人员虽然了解大数据,却从未从中学到了什么。

为了让大数据变得有意义,你需要能够处理和使用它,其大数据的公司能够更方便实施。这些公司通过收集,清洗起来,组织数据,并通过数据科学家或其他系统可处理,并输出其方式。一旦数据科学家从数据是分析出信息,或者公司的系统使用的数据来执行类似的供应链业务运营,那么公司高管将开始看到大数据的价值。

4.大数据是很容易的。

不幸的是,这是一个常见的误解。

5.不完美的大数据是无用的。

这个错误让人疯狂的,因为完美的尺度基本上是不可能的。例如,IT部门试图实现让10亿个具有520个数据点的产品保持一个让人梦寐以求的“五个九”的完美标准(99.999%)。那么在此数据集中,仍然会有5200万个不正确的数据点。

6.只有大公司需要大数据。

小型营销企业需要网站的流量和关键字搜索的数字。小型购物公司需要尽可能多地链接联盟计划的大型零售商的产品,按需交付服务,并需要可靠的位置数据。这只是那些需要大数据的小型公司的一小部分。

大型公司可能会产生更多的自己的大数据,但几乎每家公司都在现代经济使用上构建了大数据或应用程序。这意味着所有的企业可以获得访问见解和信息,并获得这些庞大的数据集提供的好处,而无需建立和管理创建和分析大数据所需的基础设施。

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