 | 网络数据挖掘，数据挖掘技术 | oa协同信息化的优势 |
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浅析网络数据挖掘技术 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的知识的非平凡过程。这个定义包括几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。数据挖掘，简单地可理解为通过对环境数据的操作，从数据中发现有用的知识。
&nb more...浅析数据挖掘技术在教学中的应用 近年来，数据挖掘技术得到了飞跃式发展，其应用领域也涉及到商业零售、电信数据分析、金融数据分  |
| 企业内容管理应用开始走向整合式平台 | oa协同信息化的优势 |
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| 朝向整合式平台架构发展
厂商所推出的ECM方案多朝向整合式平台架构发展，以EMC的Documentum 6为例，其核心为Documentum Enterprise Content Services，是在单一管理平台上，提供协同运作、交易式应用、网站内容与归档等4大类别应用，涵括200多个模块功能。
其它厂商也多朝此方向迈进，Interwoven大中华区总经理陈恺新表示，以Interwoven来说，目前旗下的数字资产管理产品MediBin已分别能与协同文件管理系统WorkSite MP、网站内容管理TeamSite整合，预计明年会进一步将3大产品线整合在单一平台上。IBM软件产品处经理林世强表示，继去年并购FileNet后，预计今年年底会完成第一阶段的整合，明年下半 |
| 分析企业信息化风险管理 | oa协同信息化的优势 |
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| 目前一些典型的信息化产品或模型，如企业资源计划(ERP)、物料需求计划(MRP)、制造资源计划(MRPII)、计算机辅助制造(CAM)等，已经在技术上成熟，成为有效的管理模式和重要的技术手段，用的得当可以使企业实现对业务流程中的资源进行有效利用，从而达到改善管理水平与管理效率目标。在注意到信息化项目的优点的同时，我们也要看到信息化项目相对于一般的项目而言在管理、技术、时间、资金、实施和维护等方面存在更多的风险因素。以ERP为例，据统计，在其实施项目中，一般只有15%左右的能按期、按预算成功实施，实现系统集成;约一半左右的实施项目遭到失败。
我国中小企业明显存在着人才缺乏、资金 |
| PC可以替代服务器吗 | oa协同信息化的优势 |
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| 在企业发展的初级阶段，用户启动资金很少，低价成为用户采购信息化产品的最重要衡量标准。很多厂商瞄准这个商机拿出高端PC机代替服务器来应对企业存储和计算需求，以致很多小微企业都用PC来运行业务系统，例如进销存、财务等。问题是，这种做法是不是可行，所产生的的成本和风险到底如何？
PC取代服务器是个误区
多位接受采访的专业人士都认为，这种做法虽然会节省一定的采购成本，但是带来了长期的安全隐患，当前服务器已经是普及性的产品，低端的服务器价格和PC差距很小，小微企业如果为了节省一点采购成本而用PC代替服务器，那就走入信息化的误区，PC可用性、扩展性等方面的不足会 |
| IBM发展建设助力企业应对大数据挑战 | oa协同信息化的优势 |
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| 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 |
| 在线支付将成为金融科技革命的前沿 | oa协同信息化的优势 |
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| 近期，美国商务部发布了《2016顶尖金融科技市场报告》(以下简称《报告》)，对全球金融科技市场进行了总结并对其发展趋势进行了预测。《报告》指出：根据调查，金融科技产品的使用率可能在未来12个月内成倍增长。过去几年中，全球涉及金融科技的活动大幅增加，但仍显著集中在美国。在金融科技总市场中，支付服务占比为17.6%，是所有金融科技产品中使用率最高的;其次是储蓄和投资服务，占比大约为16.7%;保险服务和在线借贷的比例分别为7.7%和5.6%。《报告》指出，技术的发展(包括社交网络、大数据分析和移动端访问技术的发展)是刺激金融科技发展的主要原因，电子应用、市场融资模式和基于人的精准营销给金融科技带来了比传统金融平台更多的优势。竞 |
| 关于大数据在2017年的六大预言 | oa协同信息化的优势 |
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| 1：机器学习变革著名的问答网站Quara对机器学习将怎么样去影响大数据数据科学业界的变革做了问答，大数据数据科学与机器的学习密切关联，在未来的商业，不懂机器学习是根本无法生存的。2：物联网数据流战胜传统智能Gartner预言，由于带有传感器装置席卷社会的方方面面，大约有50%商业智能平台会投资数据流。这样会导致一个新的商业智能分支浮出水面，在天气预报，制造业，电力，以及其他领域，将得到广泛应用。3：大数据技术支出将要增加Gartner预言过大数据商业影响不确定性将大大降低，到2017年变得可预见，这个预言也应验了。很多围绕大数据的争论已经停止了，大数据技术已经从早期的萌芽期走向了成熟期。今天的大数据技术比以往更加主流化。4 |
| 物流大数据的发展现状 | oa协同信息化的优势 |
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| 物流是现代经济的核心之一，国务院印发的《物流业发展中长期规划（2014~2020年）》明确提出要以提高物流效率、降低物流成本为重点。因此，在大数据时代背景下，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，把商品分成不同的类型做数据分析。其中微观层面及中观层面的数据一般掌握在物流企业内部，但此类尚未进行处理分析，成为物流大数据交易中最重要的、最基本的供应方；整合、处理、分析“源数据”得到的具有新价值的数据，即宏观层面，指导物流企业经营管理 |
| 如何保证保障云市场关键信息的安全 | oa协同信息化的优势 |
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| 政务云安全关系重大，云安全边界模糊成难点
随着我国政务云需求日益增长，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。
与传统的存储硬件不同，数据上云就是把数据暴露在了一个开放的网络环境中，比起传统的数据安全，云安全面临更大的困境和挑战。在传统的安全防护体系中，防护对象十分清楚，都是独立的物理服务器，而且也有特定的边界。但云环境的边界十分模糊，包括基础设施、网络环境、终端等多层对象，因此真正的 |
