 | 泛微软件介绍 | 影响oa协同实施现状 |
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泛微软件泛微可能是目前品牌度最高的OA系统，他从产品包装到市场推广的各个环节都做得非常完善，可以说是OA厂商中市场运作能力最强的一家公司。虽然有很多人说泛微的OA系统来自于荷兰某ERP软件的盗版，但现在追究这个已经没有意义了，这套OA系统已经被泛微打造得非常复杂。这个“复杂”是一把双刃剑，好的地方是功能非常多，设置非常细，系统内部与外部的整合性也不错；坏的地方则是实在太难用了，事实上，泛微OA系统的实施和使用非常麻烦在业内也是出了名的。打开泛微OA系统的界面，能够看到其丰富的功能包含了人事、财务、行政管理的方方面面，加之精心设置的演示数据非常讨好。如果深入的体验一下，则可以明显的看到无论是普通用户的使用，还是  |
| 企业软件选型，企业软件定制 | 影响oa协同实施现状 |
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| OA软件选型,标准化还是定制化？企业在OA软件的选型中，到底是应该采用标准化软件，还是定制化软件呢？这个问题不能一概而论，标准化软件和定制化软件各有利弊，关键是看用户的需求、规模、预算等实际情况来决定。但总体来说，标准化软件应该是首先考虑的，而定制化软件则要慎重。
从软件的角度看，每一项工作都由流程、数据、表单和报表这四个要素组成，有的工作管理需求看似特殊，但仔细分析后就发现仍然在OA软件的框架范围内，完全可以利用标准化的OA软件来解决，或者只需要简单的调整。
事实上，标准化的OA软件 more...浅析企业软件定制定制优势：1、软件定制开发使用方便。 定制开发的软件 |
| 三类观点说明数字城市与智慧城市的区别 | 影响oa协同实施现状 |
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| 观点1：数字城市强调基础，智慧城市强调应用 从发展的角度来说，信息港、数字城市都是智慧城市建设中经历的重要发展阶段。数字城市强调的是看得见、有得用，注重基础、以数据主导；而智慧城市则是用起来、用得广、用得好、可持续发展，注重应用、以应用主导。 CUDI国际城市发展研究院认为城市的信息化实质上是城市人地关系系统的数字化，它体现了“人”的主导地位，通过城市信息化更好地把握城市系统的运动状态和规律，对城市人地关系进行调控，实现系统优化，使城市成为有利于人类生存与可持续发展的空间。城市信息化的过程就是一个数字城市的过程。大到城市交通拥堵指数、空气污染系数、城市资源消耗数据，小到 |
| 企业的信息系统的组成有哪些？ | 影响oa协同实施现状 |
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| 企业的信息系统的组成主要有： 1.办公信息系统：办公信息系统主要用于提高日常办公事务的效率，内容包括领导信息查询、公文管理、会议管理、公司公告板、电子邮件等。 2.企业资源系统：企业资源系统是以财务管理为核心，以市场为导向，对企业经营活动所需的人、财、物等资源进行管理的计算机系统。 3.过程控制系统：过程控制系统是项目投入运营后，需要建立的配套系统，其中包括过程机控制、集成制造等。 4.项目管理系统：项目管理系统是完成项目建设、运营后的维护和技术改造等需要的管理系统。项目管理系统的特点是以特定的项目为目标，与日常的办公、管理和运营系统有紧密的联系。 以上四个系统是紧密联系的，办公信息系统供企业 |
| 影响信息系统建设的因素有哪些 | 影响oa协同实施现状 |
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| 随着信息技术的发展，计算机作为一种新的工具，已经对社会产生了巨大的影响。新的工具产生新的方法，计算机辅助工程项目管理已经成为一种先进、可行的新方法。利用计算机网络系统，可以大大提高信息沟通和数据采集的效率，可以把大量纷杂的信息进行有序的组织。新的工具也带来了新的思想。建立在计算机网络世界基础上的过程重建、学习型组织、知识管理等新思想纷纷被应用到实践中。影响信息系统建设的因素包括： 1.管理模式：国外通过多年对信息系统建设成败的研究发现，管理模式是最主要的原因。工业时代建立的以专业分工为主的管理模式，在信息 社会，变得反应十分迟缓，弊端越来越明显。项目的管理和企业的运营，需要设计、技术、施工、 |
| 企业如何进行有效库存管理 | 影响oa协同实施现状 |
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| 库存是企业运营中不可缺少的环节，在企业的三大基础流程——采购、制造、销售中都有着库存的影子，库存管理的应用在方方面面，中国有一个传统的思维模式就是“手中有粮，心中不慌”，但是这种想法带来的必然库存成本的上升。所以首先第一步，我们要认识库存成本，充足的库存储备在原材料紧缺或接到突发性大订单的时候能够帮助企业平稳过渡，但当原材料市场基本处于供大于求的时候，这种预防缺货而大量囤积的行为是不明智的。 库存消耗的成本主要分为以下几类： 1.资金的占用费用：主要指贷款利息支出及相关的机会成本，是库存成本中最主要的部分。 2.库存的场地费用：指货物存放的场地费用，如场地 |
| 概述大数据管理的四个典型特征 | 影响oa协同实施现状 |
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| 经过了几十年，“大数据”已经成为了一个影响力日益增长的术语。新的系统和工具正在为其在每一个业务层面的作用点的迅速估值和传播铺平了道路。业界通常用四个V来概括的大数据的四个典型特征，即：数据体量巨大(Volume)、处理速度快(Velocity)、数据类型繁多(Variety)、高质量数据的真实性(Veracity)，这四大特征将彻底改变21世纪的企业将如何发挥其核心功能的作用。 数据体量巨大(Volume)：据IDC预计，到2020年，数字世界所包含的数据信息量将与我们物理世界的星星一样多。 数据类型繁多(Variety)：大量的人类与机器数据以文本、照片、视频、音频、网络流量、系统日志、传感器信息、社交媒体活动等等形式 |
| 实施大数据管理面临哪些难题 | 影响oa协同实施现状 |
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| 面对领域大数据，在全生命周期的一体化协同环境下的大数据采集、存储、管理及分析处理都将面临着前所未有的挑战，具体而言，面临以下难题： 1）大数据采集问题。如何将大数据变小，在尽量不损失价值的情况下减少数据的规模，像数据的清洗、去除等等，即如何有效地处理大数据类似物理的作用，把大数据的规模变小但不损失价值；如何从一个平面的大数据提炼出高附加值的概念、知识和智慧。 2）大数据存储问题。对于结构化数据，海量数据的查询、统计、更新效率低；对于非结构化数据，如图片、视频等文件的存储、检索困难；对于半结构化数据，进行存储、分析需要转化为结构化数据，或者按照非结构化数据 |
| 大数据分布式存储应考虑哪些问题? | 影响oa协同实施现状 |
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| “大数据”来袭时，传统的数据存储方式已不能满足要求，需要开展分布式存储的研究，大数据分布式存储主要考虑以下几个问题： 1）存储资源管理方法 为了解决集群存储环境下的存储资源管理问题，采用存储资源映射方法通过在物理存储资源和虚拟存储资源请求之间建立合理的映射关系，来进行有效的存储资源管理。国内外相关研究提出合理的集群存储资源映射方法，将虚拟存储资源请求均匀地分配到节点上，然后进行节点内部设备级别的资源映射。 2）支持多用户的资源使用和存储环境隔离机制 当用户数量增多，有限的存储资源已经不能满足用户对该类资源的需求时，用户与资源 |
