 | 泛微软件介绍 | 企业OA系统选型定制 |
 | 【办公自动化系统】免费试用/定制开发 |
用户的使用,还是管理员的设置,都比较让人发晕,需要较长的时间来适应。所以如果你考虑这个OA系统,一定要多试用上一段时间。泛微OA系统的定位以中高端项目为主,价格也比同行要高一截,不过现在泛微为了争夺客户,在很多项目中已经将价格放得很低。
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 | 企业软件选型,企业软件定制 | 企业OA系统选型定制 |
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bsp; 定制开发的软件条理清晰,结构严谨,简单易懂,是正真的面向员工的界面操作软件。由于使用起来十分方便所以为企业节省了很多针对软件操作所花费的培训费用和培训时间。 2、软件定制开发针对性较强。 定制开发的软件全都是根据企业的实际特点量身定制,能很好地满足企业个性化需求。有些公司还能杜绝用其它公司软件功能模块进行嵌套 more...企业软件定制有哪些优势当今时代,计算机信息管理需求  |
 | 三类观点说明数字城市与智慧城市的区别 | 企业OA系统选型定制 |
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数、空气污染系数、城市资源消耗数据,小到公交车到站、电费缴纳、医疗结算,涉及日常生活工作的各个环节,都是一个个数据参与分析的过程。而智慧城市作为数字城市的升级版,最重要的是迈出了数据引导的一步。 智慧城市基于物联网、云计算等新一代信息技术以及维基、社交网络、综合集成法等工具和方法的应用,营造了有利于创新涌现的生态。更为重要的是,智慧城市利用信息和通信技术让城市生活更加智能,通过高效利用资源,节约成本、能源,提升生活质量,减少对环境的负面影响,推动了低碳经济的发展。智慧城市使人们对信息技术引领的创新形态演变、社会变革有了更真切的体会,对科技创新“以人为本”有了更深入的理  |
 | 企业的信息系统的组成有哪些? | 企业OA系统选型定制 |
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统供企业的领导层决策使用的,其它系统的综合信息,要通过办公系统,提供给企业的领导。各系统之间,必然有大量的数据需要交换和共享,因此,整个系统应该是完整和集成的。 项目管理系统是在项目建设期就要着手建设的,它是整个系统建设的起点和突破口。项目管理是一个全生命周期的过程,包括设计、施工、制造、安装、调试、运营等过程,涉及办公、合同、财务、设备、物资、计划等环节,是一个需要企业各部门密切配合的系统工程。项目管理系统不仅要解决工程建设的进度、质量、投资控制,还要解决设计管理、设备管理、材料管理、图纸文档管理等工作,又要考虑和运营管理相衔接,是一个集成的系统,数据的交换需要联动性,比如,出现设计变更,  |
 | 影响信息系统建设的因素有哪些 | 企业OA系统选型定制 |
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、设备、物资、运营、财务、市场等部门的密切配合,然而由于部门的堡垒,往往使信息难于顺畅流动。在这样的管理模式下,建立信息系统,成功的可能性很小。进入90年代,国外的企业纷纷把管理模式从部门管理转向过程管理。ISO9000、过程重建(BPR)、知识管理(KM)等新的管理理念,在企业中大面积的应用。国内有一些高速发展的新型企业,也在积极实践这些新的管理模式。过程管理模式,需要利用计算机网络系统,打破部门的界限,按照重新设计的工作流程,建立企业网络化的工作模式。当然,由于受国情等多种因素的限制,国内企业不可能完全照搬国外的模式,但如果要开创新的管理模式,国外很多成功的经验和观念,是值得借鉴的。 2  |
 | 企业如何进行有效库存管理 | 企业OA系统选型定制 |
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; 2.库存的场地费用:指货物存放的场地费用,如场地的电费、水费等。 3.库存管理费用:指对库存进行管理所需的费用,主要包括管理人员的工资。 4.库存损耗费用:指物品存放过程中出现的损坏,如变质、遗失等造成的损失。 只有认识到库存管理到底哪里花钱才能着手解决这个问题。 然而,光是认识什么是库存成本是不够的,第二步是要你了解库存成本,也就是了解库存管理的目的是什么。曾经有企业管理博士将库存形象的比喻为“沉睡的金钱”,这笔钱如果运用得当,会变成巨大的财富,如果使用不善就会导致成本的流失。 库存管  |
 | 概述大数据管理的四个典型特征 | 企业OA系统选型定制 |
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y):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蜂拥而至。 处理速度快(Velocity):每一分钟,我们都将发送2.04亿封电子邮件,进行400万.次Google搜索,并在Facebook上分享240万条内容。 高质量数据的真实性(Veracity):据Gartner公司发现,低质量的数据对受调查企业的年度财务影响损失平均高达880万美元。 数据分析正处在一个转折拐点。现在,大数据可以从更多的来源实时收集,包括  |
 | 实施大数据管理面临哪些难题 | 企业OA系统选型定制 |
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储、分析需要转化为结构化数据,或者按照非结构化数据进行存储,难度较大。 3)大数据管理问题。如何对分布、多态、异构的大数据进行管理,当前还缺乏有效手段。 4)大数据分析处理问题。分布式计算、并行计算能够提供有效支持,而如何有效利用现有分布式、并行技术开展大数据的分析处理有待研究。 5)大数据领域应用问题。如何应用大数据辅助具体的领域应用,如:快速开展治安防控、警情研判及指挥决策。同时,如何发掘行业信息资源价值,提高领域大数据的利用率亟待研究。
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 | 大数据分布式存储应考虑哪些问题? | 企业OA系统选型定制 |
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p; 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,用户与资源的矛盾就会突显出来。解决这种矛盾的最有效办法就是采取有效资源共享机制,将有限数量的资源按需动态共享给多个用户使用。此外,在存储资源共享的同时,从用户角度看每个应用系统是独立的,不依赖于其他应用系统运行而运行,也不受其他应用系统和资源的运行结果影响,因此需要存储环境隔离技术来屏蔽各个应用系统对存储资源运行的互相影响。 研究表明,利用存储虚拟化技术来整合不同厂商的存储系统。通过隔离主机层与物理存储资源,存储虚拟化技术可以将来自于不同存储设备(即使是不同厂商的设备)的存储容量汇集到  |