文章编号：18951 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-05-01 08:01:10 / 浏览：次

在当今竞争激烈的商业环境中，做出数据驱动的决策至关重要。数据湾是一个领先的数据平台，提供工具和见解，帮助企业利用数据做出明智的决策并获得竞争优势。

数据湾如何改变您的业务

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数据湾通过以下方式改变您的业务：

• 提高决策质量：数据湾提供实时数据和分析，帮助您深入了解客户、市场和业务绩效。通过将数据转化为可操作的见解，您可以做出更明智、更有效的决策。
• 优化运营：数据湾强大的数据管理和分析工具可以帮助您识别效率低下和改进领域。

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大数据处理的五大关键技术及其应用

数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。其中主要工作环节包括：

大数据采集 大数据预处理 大数据存储及管理 大数据分析及挖掘 大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

大数据采集一般分为：

大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术：改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术：改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。

机器学习中，可细分为归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

数据挖掘主要过程是：根据分析挖掘目标，从数据库中把数据提取出来，然后经过ETL组织成适合分析挖掘算法使用宽表，然后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件，一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会采用抽样方式来减少数据分析规模。

数据挖掘的计算复杂度和灵活度远远超过前两类需求。一是由于数据挖掘问题开放性，导致数据挖掘会涉及大量衍生变量计算，衍生变量多变导致数据预处理计算复杂性;二是很多数据挖掘算法本身就比较复杂，计算量就很大，特别是大量机器学习算法，都是迭代计算，需要通过多次迭代来求最优解，例如K-means聚类算法、PageRank算法等。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。 数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。 预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。 语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。 数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

预测分析成功的7个秘诀

预测未来一直是一个冒险的命题。幸运的是，预测分析技术的出现使得用户能够基于历史数据和分析技术(如统计建模和机器学习)预测未来的结果，这使得预测结果和趋势变得比过去几年更加可靠。

尽管如此，与任何新兴技术一样，想要充分发挥预测分析的潜力也是很难的。而可能使挑战变得更加复杂的是，由不完善的策略或预测分析工具的误用导致的不准确或误导性的结果可能在几周、几个月甚至几年内才会显现出来。

预测分析有可能彻底改变许多的行业和业务，包括零售、制造、供应链、网络管理、金融服务和医疗保健。AI网络技术公司Mist Systems的联合创始人、首席技术官Bob fridy预测:“深度学习和预测性AI分析技术将会改变我们社会的所有部分，就像十年来互联网和蜂窝技术所带来的转变一样。”。

这里有七个建议，旨在帮助您的组织充分利用其预测分析计划。

1.能够访问高质量、易于理解的数据

预测分析应用程序需要大量数据，并依赖于通过反馈循环提供的信息来不断改进。全球IT解决方案和服务提供商Infotech的首席数据和分析官Soumendra Mohanty评论道:“数据和预测分析之间是相互促进的关系。”

了解流入预测分析模型的数据类型非常重要。“一个人身上会有什么样的数据?” Eric Feigl - Ding问道，他是流行病学家、营养学家和健康经济学家，目前是哈佛陈氏公共卫生学院的访问科学家。“是每天都在Facebook和谷歌上收集的实时数据，还是难以访问的医疗记录所需的医疗数据?”为了做出准确的预测，模型需要被设计成能够处理它所吸收的特定类型的数据。

简单地将大量数据扔向计算资源的预测建模工作注定会失败。“由于存在大量数据，而其中大部分数据可能与特定问题无关，只是在给定样本中可能存在相关关系，”FactSet投资组合管理和交易解决方案副总裁兼研究主管Henri Waelbroeck解释道，FactSet是一家金融数据和软件公司。“如果不了解产生数据的过程，一个在有偏见的数据上训练的模型可能是完全错误的。”

2.找到合适的模式

SAP高级分析产品经理Richard Mooney指出，每个人都痴迷于算法，但是算法必须和输入到算法中的数据一样好。“如果找不到适合的模式，那么他们就毫无用处，”他写道。“大多数数据集都有其隐藏的模式。”

模式通常以两种方式隐藏:

模式显示了变量随时间变化的关系。“以上面的例子为例，了解客户打开了200次电子邮件并不像知道他们在上周打开了175次那样有用，”Mooney说。

3 .专注于可管理的任务，这些任务可能会带来积极的投资回报

纽约理工学院的分析和商业智能主任Michael Urmeneta称:“如今，人们很想把机器学习算法应用到海量数据上，以期获得更深刻的见解。”他说，这种方法的问题在于，它就像试图一次治愈所有形式的癌症一样。Urmeneta解释说:“这会导致问题太大，数据太乱——没有足够的资金和足够的支持。这样是不可能获得成功的。”

而当任务相对集中时，成功的可能性就会大得多。Urmeneta指出:“如果有问题的话，我们很可能会接触到那些能够理解复杂关系的专家” 。“这样，我们就很可能会有更清晰或更好理解的数据来进行处理。”

4.使用正确的方法来完成工作

好消息是，几乎有无数的方法可以用来生成精确的预测分析。然而，这也是个坏消息。芝加哥大学NORC (前国家意见研究中心)的行为、经济分析和决策实践主任Angela Fontes说:“每天都有新的、热门的分析方法出现，使用新方法很容易让人兴奋”。“然而，根据我的经验，最成功的项目是那些真正深入思考分析结果并让其指导他们选择方法的项目——即使最合适的方法并不是最性感、最新的方法。”

罗切斯特理工学院计算机工程系主任、副教授shanchie Jay Yang建议说:“用户必须谨慎选择适合他们需求的方法”。“必须拥有一种高效且可解释的技术，一种可以利用序列数据、时间数据的统计特性，然后将其外推到最有可能的未来，”Yang说。

5.用精确定义的目标构建模型

这似乎是显而易见的，但许多预测分析项目开始时的目标是构建一个宏伟的模型，却没有一个明确的最终使用计划。“有很多很棒的模型从来没有被人使用过，因为没有人知道如何使用这些模型来实现或提供价值，”汽车、保险和碰撞修复行业的SaaS提供商CCC信息服务公司的产品管理高级副总裁Jason Verlen评论道。

对此，Fontes也表示同意。“使用正确的工具肯定会确保我们从分析中得到想要的结果……”因为这迫使我们必须对自己的目标非常清楚，”她解释道。“如果我们不清楚分析的目标，就永远也不可能真正得到我们想要的东西。”

6.在IT和相关业务部门之间建立密切的合作关系

在业务和技术组织之间建立牢固的合作伙伴关系是至关重要的。客户体验技术提供商Genesys的人工智能产品管理副总裁Paul lasserr说:“你应该能够理解新技术如何应对业务挑战或改善现有的业务环境。”然后，一旦设置了目标，就可以在一个限定范围的应用程序中测试模型，以确定解决方案是否真正提供了所需的价值。

7.不要被设计不良的模型误导

模型是由人设计的，所以它们经常包含着潜在的缺陷。错误的模型或使用不正确或不当的数据构建的模型很容易产生误导，在极端情况下，甚至会产生完全错误的预测。

没有实现适当随机化的选择偏差会混淆预测。例如，在一项假设的减肥研究中，可能有50%的参与者选择退出后续的体重测量。然而，那些中途退出的人与留下来的人有着不同的体重轨迹。这使得分析变得复杂，因为在这样的研究中，那些坚持参加这个项目的人通常是那些真正减肥的人。另一方面，戒烟者通常是那些很少或根本没有减肥经历的人。因此，虽然减肥在整个世界都是具有因果性和可预测性的，但在一个有50%退出率的有限数据库中，实际的减肥结果可能会被隐藏起来。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。

在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能 、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

数字经济发展现状及趋势是怎么样的？

近些年来，我国数字经济迅猛发展，创新创业活跃，新业态、新模式层出不穷，成为推动中国经济高质量发展的新引擎。目前，数字技术与实体经济融合深入推进，数字经济正在加快向其他产业融合渗透，提升经济发展空间。

在数字经济领域，中美两国处于领跑地位。据浪潮信息联合国权威机构IDC发布的《2020全球计算力指数评估报告》显示，计算力与经济增长关系十分密切，调查显示，计算力指数平均提高1个百分点，数字经济和GDP将分别增长3.3%和1.8%。

并且AI计算占整体计算市场的比例每年都在提高，从2015年的7%增长到2019年的12%，专家预测到2024年将达到23%。而中国在全球对于数字经济的拉动作用最为明显，尤其是2015-2019年期间，在样本国家的AI计算市场支出增长中，有近50%来自于中国的贡献。

数字经济给经济发展带来了前所未有的机遇，因为它能够打破阻碍经济发展的瓶颈，突破障碍，充分证明了“科学技术是第一生产力”这一真理。虽然中国没有抓住前三次工业革命的机会，但是幸运的是，我国抓住了第四次工业革命的机遇。

国富瑞数据有限公司副总裁王忠新主要负责什么工作最新消息

国富瑞数据有限公司副总裁王忠新主要负责数据中心建设、运营、维护和市场拓展等方面的工作。 根据查询相关信息显示，2019年4月发布的国富瑞数据有限公司官方新闻稿，王忠新先生在公司中具有丰富的数据中心运维和市场拓展经验，拥有多年的行业从业经验，曾在多家知名企业担任高管职务，对数据中心行业有深入的洞察和理解。 此外，王忠新先生还积极推动公司的技术创新和业务拓展，带领团队不断提升服务质量和客户满意度，为公司的发展做出了积极的贡献。

部署大数据业务七步走

部署大数据业务七步走对于大数据，有三个重要的事实。 首先，它并不是新趋势。 亚马逊、微软和谷歌自上世纪90年代就开始进行大数据工作。 事实上，几十年来，很多公司都一直在挖掘数据。 可能由于当时只有资金雄厚的大型公司才能够进行大数据研究，但大数据确实早已存在。 现在，基于廉价的计算和存储能力以及新工具和技术，几乎每个人都可以使用高级数据挖掘技术和算法了。 很多人认为大数据只是商业智能（BI）的新名称，虽然这两者有相似之处，但大数据超出了BI的范畴。 第二个事实：“大”是相对的。 现在各行业各组织确实正面对创纪录水平的数据增长。 据IDC称，我们每秒创造超过58 TB数据，到2020年，将拥有超过35ZB的存储数据。 然而，大数据并不一定是巨大的，大数据并不在于其规模，而在于你需要如何处理它。 拥有100 TB的小公司可能也存在大数据问题，因为他们需要提取、分析数据，并作出决策。 第三，大数据处理中使用的数据的定义是广泛的，它可以包含结构化和非结构化数据。 对于一些公司来说，最重要的是大数据的元数据，或者关于数据的数据。 麦肯锡将大数据定义为“其规模超出传统数据库软件的捕捉、存储、管理和分析能力的数据集”,笔者补充了这一点：“这些数据集需要大量运行在数百甚至数千台服务器（云）的并行软件（系统）来处理。 ”以下是大数据成功的7个步骤：第1步：承认存在问题。 这往往是最难的一步。 10年前，我们拒绝承认我们的网络已不再受防火墙和代理服务器设置的保护，而我们不得不为员工远程访问开放基础设施并拥抱互联网。 对于大数据，IT领导者需要评估其数据情况：● 你的数据集让你不堪重负吗？● 你不知道所有数据的位置？● 你（或者企业领导者）没有从你的数据中得到所需的信息？● 企业领导没有基于数据来做决策？● 有可能提高IT在企业政策和战略决策中的相关性吗？如果你像大多数公司一样，部分或者所有这些问题的答案都是肯定的，那么是时候控制你的数据，并从中挖掘出情报以提供给领导层做决定。 第2步：认识到大数据带来的大机会。 我们总是被告知要紧密联系业务，“业务技术”这一说法已存在多年，但我们总是很难看到最新的软件和流程如何直接影响收入或者全球经济增长。 而大数据却可以。 为什么？因为信息就是力量，企业领导需要数据中挖掘出的信息来帮助企业竞争和发展。 员工、客户和市场产生的大量数据让整个企业（从销售到营销部门）都不堪重负。 而大数据能够为你提供简洁且实时的价值信息，帮助增加收入。 [page]第3步：制定大数据计划。 与任何计划一样，你开始就应该想到结果。 企业需要知道什么？他们需要回答的问题是什么？在你开始使用Hadoop前，解决这些问题，并签订联合协议。 然后按照下列步骤操作（每个步骤可能需要数周或者数月）：1、隔离属于“大数据”的部分数据2、分离“产品”大数据和“公司”大数据，例如人力资源分析需要的员工数据和电子商务平台的客户或产品搜索数据需要分离3、认识和了解你的数据的波峰和波谷4、了解哪些技术允许实时（或接近实时）大数据处理5、确定关键的解决方案/供应商6、从小事做起，评估与发展-先做一个项目，让你可以快速展示成果和ROI,然后转移到下一个大数据项目7、继续分析、调整和输入-大数据是灵活的，需要随着数据、情报和企业要求的变化进行调整第4步：利用分布式系统。 大数据要求我们转换对系统和基础设施的想法。 正如虚拟化从根本上改变了我们利用服务器和应用程序的方式，分布式系统和处理使我们能够管理大数据，因为分布式架构允许我们将问题分解成很多小任务，然后将这些任务分配到多个系统。 好消息是，我们拥有了越来越多的攻击和架构框架可以利用，包括Cassandra、Hadoop、VMware、Red Hat等。 分布式系统并不新鲜，但大数据将其带入到全新的水平，分布式方法包括：● 多租户架构● 分布式数据库● 虚拟化● 多线程● 多核心CPU● 并行处理● 分布式文件系统● 分布式负载平衡● RAID算法第5步：从分布式到分散式。 对大多数公司来说，这是真正的范式转变，这也是大数据和云计算结合的地方，鉴于互联网是世界上最大的分布式和分散的系统，我们应该更加充分地利用互联网来实现大数据。 我们很喜欢分布式实例或者计算处理，但分散式往往有种失去控制的感觉。 这有必要吗？对于大数据，采用分散式做法是必要的，因为由于过度和孤立的服务，所有未使用的实例和存储容量都将浪费。 更重要的是，单靠分布式组件无法让我们跟上数据增长的步伐。 IDC估计，到2020年，产生的数据和数据中心容量之间的差距将达到60%.然而，部分原因在于我们没有充分利用我们已经拥有的容量。 Gartner估计，大多数计算机、服务器和网络只运行了30%的容量以准备好应对峰值或者未来增长。 虽然我们可能永远不会以90%或者100%的容量运行，但我们可以更好地利用现有的容量，节省数百万美元，提高现有基础设施的总体拥有成本（TCO）。 分散式方法的主要特点：● 没有中央瓶颈● 大量的能力● 有机的，需求推动容量增长● 充分利用现有的基础设施和边缘设备● 信息共享● 假定每个人/每一个节点是“不可信任的”● 地理分布：○ 所有权和参与○ 成本○ 管理开销○ 风险分散式方法存在很多很好的例子，其中最知名的就是开源运动。 分散式方法还有两个新例子，笔者定义为分散式云系统：CloudStack和OpenStack.我们仍然位于分散式方法的早期阶段，但随着数据继续增长，这将是未来几年的重要趋势。 [page]第6步：雇佣/培养合适的人才和技能。 云计算并不意味着更少的IT工作，但云计算和大数据的出现却是意味着我们需要发展我们的技能和培养人才。 在大数据世界，数据库管理员等现有岗位变得更加重要。 你还需要培养和招聘的其他职位包括：● 数据科学家● 架构师● 随机理论师（算法）● 业务分析师● UX/UI专家其中一些职位似乎是合乎逻辑的，但对于业务分析师和UX/UI专家，传统上不属于IT部门，你可以将这些人员安排在生产管理中，而在大数据解决方案中，他们需要携手开发和运营团队。 这是因为你不能直接将大数据信息交给业务方面，使用图表和易于理解的分析是关键。 此外，如果你还没有整合开发/运营团队来更好地管理云计算部署，那么现在可以这样做了。 这两个团队必须携手合作来实现任何云计算或者大数据战略。 第7步：通过大数据来利用数据。 正如IT职位可能开始更倾向于业务，IT需要改变其度量的方式。 你的团队中的每个人都应该热衷于追踪和记录关键性能指标（KPI），这些应该符合业务指标，而不只是及时发布和交付高质量代码。 技术团队的每个人都应该有明确的指标，并努力寻找新方法来提高指标结果。 大数据可能不是我们所有人想要的答案，但它确实给IT创造了帮助企业提高收入的机会。

什么是新媒体运营？

新媒体运营是指通过现代化移动互联网手段，通过利用微信、微博、贴吧等新兴媒体平台工具进行产品宣传、推广、产品营销的一系列运营手段。

通过策划品牌相关的优质、高度传播性的内容和线上活动，向客户广泛或者精准推送消息，提高参与度，提高知名度，从而充分利用粉丝经济，达到相应营销目的。

当前所指的新媒体，是与社交媒介更为贴切的媒介形式，如微信、微博、论坛、SNS等等，更多的表现为自媒体，它们具有以下传播特点：

1、传播方式双向化

传统媒体信息传播的方式是单向的、线性的、不可选择的。表现为特定的时间内由信息的发布者向受众发布信息，受众被动接受信息，缺少信息的反馈。

这种静态的传播使得信息流畅性弱，传播效果不佳。而新媒体传播方式是双向的，每个受众既是信息的接受者，同样也是信息的传播者，进而互动性强，传播效果明显。

2、接收方式从固定到移动

无线移动技术的发展使得新媒体具备移动性的特点，通过移动互联网技术，使得用手机浏览网页、看电视等等实现动态化，不仅仅局限于固定场所。

3、传播行为更加个性化

微博、微信、博客、播客等新的传播方式使得每一个人都成为信息的发布者，个性的表达自己的观点，传播自己关注的信息。传播内容与传播形式等完全是我的地盘我做主。

个性化的传播方式一方面让众人体会着发布信息，影响他人的快感。

4、传播速度实时化

相对于传统传播媒介的传播方式，新媒体的传播借助互联网技术，信息传播变得更加迅速，实时接收信息，实时做出相应反馈已不再困难。

5、传播内容多元化

从传统媒介到新媒体，最大的变化同时体现在传播内容的多元化和融合化，传统纸质媒体通过平面展示文字信息、图片信息，而如今，借助新媒体形式。

同时传播带有文字、图片、声音等等于一身的信息已成为可能，提高了信息量，提升了信息广度。

6、便于企业宣传

以往的企业宣传仅仅是录制企业宣传片或宣传页上传到官网，不利于小型企业的发展。而在新媒体的平台协助下小企业也可以简单便捷实现公司自我宣传的目的。

扩展资料：

新媒体运营的岗位职责：

1、根据项目需要策划并制定部门微信、微博等新媒体的运营策略，策划并执行推广活动；

2、制定目标任务，通过活动、社群、文章内容等手段完成KPI考核，建设有效运营手段提升用户活跃度；

3、具有一定的数据分析能力，提取数据报表，分析推广效果并优化；

4、参与公司整体品牌、产品的营销策划与市场推广；

5、负责对外PR工作，拓展并维护外部媒体资源关系网络，与KOL建立长期友好关系，建立媒体档案库。

任职要求：

1、中文系或新闻传播相关专业本科及以上学历；

2、3年以上新媒体（微博、微信等）文案撰写经验，熟悉网络化表达方式；

3、文字编辑、创作能力突出，能独立完成原创内容稿件撰写和伪原创内容编辑；

4、善于站在用户的角度思考问题，写出解决用户痛点的文字；

5、善于捕捉互联网热点事件与话题，对网络语言敏感度高，思维活跃、有创新意识和挑战精神；

6、经常混迹于朋友圈、知乎、微博、天涯、豆瓣等各类互联网的论坛/社群，有较强的文案策划能力，能对社会化话题进行发想创作；

7、有广告公司文案经历或媒体（自媒体或大号）相关工作经验者优先，

8、热爱互联网行业，勇于创新，知识面广，思维活跃，创意优，能快速响应社会、行业热点话题，对整合传播、新闻传播、活动与事件管理均有深刻的认识与经验。

移动互联时代 大数据的应用价值

移动互联时代 大数据的应用价值随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。 一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。 一、大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。 获得好的产品概念和创意，关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。 用创新的方法解构消费者的生活方式，剖析消费者的生活密码，才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题，如果你了解了消费者的密码，就知道其潜藏在背后的真正需求。 大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的最好方法。 在数字革命的背景下，对企业营销者的挑战是从如何找到企业产品需求的人到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求；从过去以单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式，到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求，同时在产品和消费者的买卖关系以外，建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。 大数据进行高密度分析，能够明显提升企业数据的准确性和及时性；大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平。 因此，大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会；有利于企业将各种资源合理利用到目标市场；有利于制定精准的经销策略；有利于调整市场的营销策略，大大降低企业经营的风险。 企业利用用户在互联网上的访问行为偏好能为每个用户勾勒出一副“数字剪影”，为具有相似特征的用户组提供精确服务满足用户需求，甚至为每个客户量身定制。 这一变革将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。 例如：一家航空公司对从未乘过飞机的人很感兴趣（细分标准是顾客的体验）。 而从未乘过飞机的人又可以细分为害怕飞机的人，对乘飞机无所谓的人以及对乘飞机持肯定态度的人（细分标准是态度）。 在持肯定态度的人中，又包括高收入有能力乘飞机的人（细分标准是收入能力）。 于是这家航空公司就把力量集中在开拓那些对乘飞机持肯定态度，只是还没有乘过飞机的高收入群体。 通过对这些人进行量身定制、精准营销取得了很好的效果。 二、大数据提高决策能力当前，企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策，而不是基于数据。 在信息有限、获取成本高昂，而且没有被数字化的时代，让身居高位的人做决策是情有可原的，但是大数据时代，就必须要让数据说话。 大数据能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。 虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但从数据的获取，数据的整合，数据的加工，数据的综合应用，数据的服务和推广，数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式是一致的。 这种基于大数据决策的特点是：一是量变到质变，由于数据被广泛挖掘，决策所依据的信息完整性越来越高，有信息的理性决策在迅速扩大，拍脑袋的盲目决策在急剧缩小。 二是决策技术含量、知识含量大幅度提高。 由于云计算出现，人类没有被海量数据所淹没，能够高效率驾御海量数据，生产有价值的决策信息。 三是大数据决策催生了很多过去难以想象的重大解决方案。 如某些药物的疗效和毒副作用，无法通过技术和简单样本验证，需要几十年海量病历数据分析得出结果；做宏观经济计量模型，需要获得所有企业、居民以及政府的决策和行为海量数据，才能得出减税政策最佳方案；反腐倡廉，人类几千年历史都没解决，最近通过微博和人肉搜索，贪官在大数据的海洋中无处可藏，人们看到根治的希望等等。 如果在不同行业的业务和管理层之间，增加数据资源体系，通过数据资源体系的数据加工，把今天的数据和历史数据对接，把现在的数据和领导和企业机构关心的指标关联起来，把面向业务的数据转换成面向管理的数据，辅助于领导层的决策，真正实现了从数据到知识的转变，这样的数据资源体系是非常适合管理和决策使用的。 在宏观层面，大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策；而在微观方面，大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业、行业领域带来价值。 三、大数据创新企业管理模式，挖掘管理潜力当下，有多少企业还会要求员工像士兵一样无条件服从上级的指示？还在通过大量的中层管理者来承担管理下属和传递信息的职责？还在禁止员工之间谈论薪酬等信息？《华尔街日报》曾有一篇文章就说，NO。 这一切已经过时了，严格控制，内部猜测和小道消息无疑更会降低企业效率。 一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心，如果内部都难以协作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在今天瞬息万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢？我们试着想想，当购物、教育、医疗都已经要求在大数据、移动网络支持下的个性化的时代，创新已经成为企业的生命之源，我们还有什么理由还要求企业员工遵循工业时代的规则，强调那种命令式集中管理、封闭的层级体系和决策体制吗？当个体的人都可以通过佩戴各种传感器，搜集各种来自身体的信号来判断健康状态，那样企业也同样需要配备这样的传感系统，来实时判断其健康状态的变化情况。 今天信息时代机器的性能，更多决定于芯片，大脑的存储和处理能力，程序的有效性。 因而管理从注重系统大小、完善和配合，到注重人，或者脑力的运用，信息流程和创造性，以及职工个性满足、创造力的激发。 在企业管理的核心因素中，大数据技术与其高度契合。 管理最核心的因素之一是信息搜集与传递，而大数据的内涵和实质在于大数据内部信息的关联、挖掘，由此发现新知识、创造新价值。 两者在这一特征上具有高度契合性，甚至可以标称大数据就是企业管理的又一种工具。 因为对于任何企业，信息即财富，从企业战略着眼，利用大数据，充分发挥其辅助决策的潜力，可以更好地服务企业发展战略。 大数据时代，数据在各行各业渗透着，并渐渐成为企业的战略资产。 数据分析挖掘不仅本身能帮企业降低成本：比如库存或物流，改善产品和决策流程，寻找到并更好的维护客户，还可以通过挖掘业务流程各环节的中间数据和结果数据，发现流程中的瓶颈因素，找到改善流程效率，降低成本的关键点，从而优化流程，提高服务水平。 大数据成果在各相关部门传递分享，还可以提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。 四、大数据变革商业模式催生产品和服务的创新在大数据时代，以利用数据价值为核心，新型商业模式正在不断涌现。 能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业，将在IT发展史上书写出新的传奇。 大数据让企业能够创造新产品和服务，改善现有产品和服务，以及发明全新的业务模式。 回顾IT历史，似乎每一轮IT概念和技术的变革，都伴随着新商业模式的产生。 如个人电脑时代微软凭借操作系统获取了巨大财富，互联网时代谷歌抓住了互联网广告的机遇，移动互联网时代苹果则通过终端产品的销售和应用商店获取了高额利润。 纵观国内，以金融业务模式为例，阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据，建立了网络数据模型和一套信用体系，打破了传统的金融模式，使贷款不再需要抵押品和担保，而仅依赖于数据，使企业能够迅速获得所需要的资金。 阿里金融的大数据应用和业务创新，变革了传统的商业模式，对传统银行业带来了挑战。 还有，大数据技术可以有效的帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息，构建系统化的数据体系，从而完善企业自身的结构和管理机制；同时，伴随消费者个性化需求的增长，大数据在各个领域的应用开始逐步显现，已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。 如大数据可以完善基于柔性制造技术的个性化定制生产路径，推动制造业企业的升级改造；依托大数据技术可以建立现代物流体系，其效率远超传统物流企业；利用大数据技术可多维度评价企业信用，提高金融业资金使用率，改变传统金融企业的运营模式等。 过去，小企业想把商品卖到国外要经过国内出口商、国外进口商、批发商、商场，最终才能到达用户手中，而现在，通过大数据平台可以直接从工厂送达到用户手中，交易成本只是过去的十分之一。 以我们熟悉的网购平台淘宝为例，每天有数以万计的交易在淘宝上进行，与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录，更重要的是，这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。 运用匹配的数据，淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐；商家可以根据以往的销售信息和淘宝指数进行指导产品供应、生产和设计，经营活动成本和收益实现了可视化，大大降低了风险，赚取更多的钱；而与此同时，更多的消费者也能以更优惠的价格买到了更心仪的产品。 维克托曾预言2020年，大数据时代就会真正来临。 在那个时候，最经常会用到的应用就是个性化生活所需要的，尤其是智能手机的应用。 五、大数据让每个人更加有个性对个体而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。 比如，我们的身体功能可能会通过手机、移动网络进行监控，一旦有什么感染，或身体有什么不适，我们都可以通过手机得到警示，接着信息会和手机库进行对接或者咨询相关专家，从而获得正确的用药和其他治疗。 过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断，而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。 还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。 早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。 还有，在传统的教育模式下，分数就是一切，一个班上几十个人，使用同样的教材，同一个老师上课，课后布置同样的作业。 然而，学生是千差万别的，在这个模式下，不可能真正做到“因材施教”。 如一个学生考了90分，这个分数仅仅是一个数字，它能代表什么呢？90分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等，把它们和90分联系在一起，这就成了数据。 大数据因其数据来源的广度，有能力去关注每一个个体学生的微观表现：如他在什么时候开始看书，在什么样的讲课方式下效果最好，在什么时候学习什么科目效果最好，在不同类型的题目上停留多久等等。 当然，这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。 同时，这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的情况，师生或同学的互动情景……而最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活，因此它的采集也非常的自然、真实。 在大数据的支持下，教育将呈现另外的特征：弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功……大数据支撑下的教育，就是要根据每一个人的特点，释放每一个人本来就有的学习能力和天分。 此外，维克托还建议中国政府要进一步补录数据库。 政府以前提供财政补贴，现在可以提供数据库，打造创意服务。 在美国就有完全基于政府提供的数据库，如为企业提供机场、高速公路的数据，提供航班可能发生延误的概率，这种服务这可以帮助个人、消费者更好地预测行程，这种类型的创新，就得益于公共的大数据。 六、智慧驱动下的和谐社会美国作为全球大数据领域的先行者，在运用大数据手段提升社会治理水平、维护社会和谐稳定方面已先行实践并取得显着成效。 近年来，在国内，“智慧城市”建设也在如火如荼的开展。 截止去年底，我国的国家智慧城市试点已达193个，而公开宣布建设智慧城市的城市超过400个。 智慧城市的概念包含了智能安防、智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保等多领域的应用，而这些都要依托于大数据，可以说大数据是“智慧”的源泉。 在治安领域，大数据已用于信息的监控管理与实时分析、犯罪模式分析与犯罪趋势预测，北京、临沂等市已经开始实践利用大数据技术进行研判分析，打击犯罪。 在交通领域，大数据可通过对公交地铁刷卡、停车收费站、视频摄像头等信息的收集，分析预测出行交通规律，指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度，进行车流指挥控制，及时做到梳理拥堵，合理缓解城市交通负担。 在医疗领域，部分省市正在实施病历档案的数字化，配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析，可以用于远程诊疗、医疗研发，甚至可以结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等等。 伴随着智慧城市建设的火热进行，政府大数据应用已进入实质性的建设阶段，有效拉动了大数据的市场需求，带动了当地大数据产业的发展，大数据在各个领域的应用价值已得到初显。 七、大数据如何预言未来？著名的玛雅预言，尽管背后有着一定的天文知识基础，但除催生了一部很火的电影《2012》外，其实很多人的生活尚未受到太大的影响。 现在基于人类地球上的各种能源存量，以及大气受污染、冰川融化的程度，我们获取真的可以推算出按照目前这种工业生产、生活的方式，人类在地球上可以存活的年数。 《第三次工业革命》中对这方面有很深入的解释，基于精准预测，发现现有模式是死路一条后，人类就可以进行一些改变，这其实就是一种系统优化。 这种结合之前情景研究，不断进行系统优化的过程，将赋予系统生命力，而大数据就是其中的血液和神经系统。 通过对大数据的深入挖掘，我们将会了解系统的不同机体是如何相互协调运作的，同样也可以通过对他们的了解去控制机体的下一个操作，甚至长远的维护和优化。 从这个角度讲，基于网络的大数据可以看作是人类社会的神经中枢，因为有了网络和大数据人类社会才开始灵活起来，而不像以前那么死板。 基于大数据，个体之间相互连接有了基础，相互的交互过程得到了简化，各种交易的成本减少很多。 厂家等服务提供方可以基于大数据研发出更符合消费者需求的服务，机构内部的管理也更为细致，有了血液和神经系统的社会才真的拥有生命活力。 结语透过以上这些行业典型的大数据应用案例和场景，不难悟出大数据的典型的核心价值。 大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。 数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。 当下，正处于数据大爆发的时代，如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。 各种企业机构之间的竞争非常残酷。 如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。 这样一种情况同样适用于国家级别。 正因为这一点，目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。 可见，大数据应用已经凸显出了巨大的商业价值，触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。 你可能会问这些具体价值实现的推动者有哪些呢？就是所谓的大数据综合服务提供商，从实践情况看，主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。 未来大数据还将彻底改变人类的思考模式、生活习惯和商业法则，将引发社会发展的深刻变革，同时也是未来最重要的国家战略之一。

IT系统在企业中的作用是什么？

在数字化时代，信息技术（IT）的应用已经成为企业管理和运营的不可或缺的一部分。IT系统作为数字化转型的核心，在企业内部协调、协作和数据管理方面扮演着重要角色。

IT系统的概念：

IT系统（Information Technology System）是指由硬件、软件、网络和数据等组成的集成体系，旨在支持信息处理、数据存储、分析和交流等任务。这些系统可以涵盖从基础的办公软件到复杂的企业资源规划（ERP）系统，覆盖了企业内外各个层面的信息流动。

IT系统的作用：

1.信息管理与存储：IT系统能够有效地管理和存储海量的信息和数据，确保数据的安全性、准确性和可靠性，为企业决策提供有力支持。

2.流程自动化：IT系统可以自动化各种业务流程，提高效率并降低错误率。例如，采购、库存管理、销售订单处理等流程可以通过系统的自动化来实现。

3.数据分析和决策支持：IT系统可以收集和分析大量的数据，为企业管理者提供实时的业务洞察。这有助于做出更准确、基于数据的决策。

4.协作与沟通：IT系统提供了多种工具和平台，使员工能够在不同地点进行高效的协作和沟通。电子邮件、即时消息、共享文档等都有助于促进团队合作。

5.客户关系管理：通过客户关系管理（CRM）系统，企业可以更好地了解客户需求、行为和偏好，从而提供个性化的服务和体验。

IT系统在现代企业中的重要性：

1.提升效率：IT系统的自动化功能能够大大提升企业内部流程的效率，减少人为错误，节省时间和资源。

2.促进创新：IT系统为企业创新提供了基础，通过数字化工具，企业可以更容易地测试新想法、产品和服务。

3.数据驱动决策：IT系统能够从各个角度收集和分析数据，使决策更加客观和精准，减少主观偏见。

4.增强竞争力：在数字化竞争日益激烈的商业环境中，拥有高效的IT系统可以使企业更具竞争优势。

5.提升客户体验：IT系统帮助企业更好地理解客户需求，提供个性化的解决方案，从而提升客户满意度。

IT系统作为现代企业管理和运营的关键支柱，在数字化时代具有不可忽视的重要性。它们不仅能够提升效率、促进创新、驱动数据驱动决策，还有助于提升企业竞争力和客户体验。随着技术的不断发展，企业应不断地更新和优化其IT系统，以适应不断变化的商业环境，并为持续发展提供坚实的数字基础。

观典防务最新消息

短期将上涨，有诸多不确定因素。 观典防务是做什么的？公司简介：观典防务技术股份有限公司是国内领先的无人机飞行服务提供商，建立了系统的无人机地理信息数据库。 公司依托高性能的无人机飞行平台与图像采集系统，拥有多项涵盖无人机设计、自动控制及数据判读等多领域应用的知识产权，并以此为基础延伸服务链条，提供“航测-判读-地理信息”一体化的整体打包解决方案，摈弃仅提供单一图像信息获取的简单业务方式，转而嵌入到客户对于数据信息的应用过程中，提升了公司服务模式的附加值，2015年形成主营业务收入60，017，102.49元。 主营业务：无人机飞行服务与数据处理，无人机系统和智能防务装备的研发、生产和销售观典防务的优点：1、 自成立以来，公司始终把技术创新作为提高公司核心竞争力的关键，不遗余力加强研发投入。 其中，今年上半年公司研发费用为731.66万元，较上年同期增长13.12%，占营业收入比重达5.75%。 2、 由于长期坚持自主创新，公司成功打造了制胜市场的核心竞争力。 综合观典防务半年报和精选层公开发行说明书披露的信息，公司在无人机整机、单项技术、行业应用等方面形成了拥有自主知识产权的核心技术，覆盖无人机设计、开发、生产、应用与服务等全产业链， 能为政府部门及其他客户提供“解决方案-产品服务-战略推进”三位一体的系统服务，通过打造专属性持续服务体系，催生了应用领域的新形态。 3、 在飞行服务与数据处理方面，公司凭借自主研发的无人机，依托十余年来积累的具有自主知识产权的飞行数据库和专业处理技术，为客户提供项目策划、数据获取、数据解译、督导核查、情报研判等全链条解决方案。 在无人机系统及智能防务装备方面，公司研发了多款固定翼无人机、多旋翼无人机、垂直起降无人机等系列化无人机产品，以及非致命性装备等防务产品，建设了高标准的生产线及测试体系，可根据客户需求，提供定制化产品设计、生产及服务。 4、 公司已掌握无人机总体设计、飞行控制、气动优化等方面的核心技术，开创了我国小型无人机高海拔地区自由起降飞行的先河，构建了7000米以下空间分层飞行体系。 公司业务涵盖禁毒、反恐、资源调查、环境监测、应急救援等领域，尤其在禁毒领域具有明显的竞争优势，相关科研项目获得公安部颁发的科学技术二等奖。 5、 目前，公司已成为国内领先的无人机服务提供商，并被评为国家级高新技术企业和专精特新“小巨人”企业。 拓展资料：观典防务作为在无人机产业多项细分领域占据优势地位的企业，经过多年坚持自主创新形成了核心竞争力，并已建立起人才梯队。 目前，公司正在积极利用先发优势，把握机遇迅速发展，争取奠定细分领域垄断地位。 因此，公司下半年和未来的业绩增长具有持续向好的预期，值得投资者保持关注。

如何看待外贸行业首个 AI 应用落地，能覆盖外贸生意所有环节？将给行业带来哪些变化？

外贸行业首个AI应用落地是一个重要的里程碑，它将为该行业带来诸多变化和机遇。

首先，AI应用的落地将大大提高外贸生意的效率和准确性。外贸业务涉及众多环节，包括市场调研、供应链管理、订单处理、物流管理等。传统的人工操作容易出现错误和延误，而AI应用可以通过自动化和智能化的方式，将这些过程优化和加速。AI可以通过大数据分析和机器学习等技术，提供更准确的市场预测和需求分析，帮助企业做出更明智的决策并减少风险。另外，AI可以优化供应链管理和物流配送，提高效率和准确性，减少成本和时间。

其次，AI应用的落地将改变外贸行业的商业模式和竞争格局。AI技术的运用将使得外贸行业更加智能化和数字化。企业可以通过AI应用提供更个性化、定制化的服务，满足客户不断变化的需求，并提供更具竞争力的产品和解决方案。此外，AI还能帮助企业发现潜在的市场机会，优化营销策略和销售渠道，提升竞争力和市场份额。这将加剧外贸行业的竞争，促进创新和发展。

再次，AI应用的落地将为外贸行业带来更多的创新和发展机会。AI技术在外贸领域的应用还处于初级阶段，有很大的发展潜力。随着技术的进一步成熟和普及，将会有更多的AI应用在外贸生意的各个环节得以落地。这可能包括语音识别、机器翻译、智能仓储和物流、虚拟售后服务等方面的应用，这些应用都将极大地改变外贸行业的工作方式和效率，为企业带来更多的商机和竞争优势。

然而，AI应用的落地也带来一些挑战和问题。首先， AI技术涉及大量的数据和隐私信息，如何保护客户和企业的数据安全，成为了一个重要的问题。另外，AI应用的发展还需要专业人才和技术支持，企业需要投入大量的资金和资源来推动AI技术的落地应用。因此，外贸企业需要积极应对这些挑战，加强人才培养和技术研发，与时俱进地推动AI技术的应用。

综上所述，外贸行业首个AI应用的落地将为该行业带来诸多变化和机遇。它将提高外贸生意的效率和准确性，改变商业模式和竞争格局，带来更多的创新和发展机会。然而，也需要注意解决相关的问题和挑战，才能实现AI技术在外贸行业的最大价值。外贸企业需要积极应对这个趋势，积极推动AI技术的应用和发展。

数字化转型是什么？意义有哪些？

2021年的疫情极大提高了全社会对数字化的认识，以远程协作为代表的、基于数字平台运作的方式成为人们因为疫情而禁足时现实的选择。疫情极大地提升了整个国家社会治理技术的进步，整个社会在移动互联网和大数据的支撑下，以无死角无缝隙无断点的方式，实现了对人员流动的有效监控，国家治理能力迈上了一个新的台阶。

数字技术的巨大影响绝不仅仅局限于疫情之下人员流动这样的特殊阶段、特殊场景之下。企业的数字化转型的迫切性表现的更为突出。

每个企业都有自己的创新方式，但是近年来，数字化转型一直是对技术给全球企业带来的快速颠覆关键反应，同时也面临着挑战。对于大多数企业来说，数字化转型是由增长机会推动的，它不仅具有竞争力，面向未来的企业的战略，而且已成为生存的强制性和快速要求，企业实施强大的数字化转型战略，以保持领先于未来的中断。

一、什么是企业数字化转型

企业数字化转型，是指企业利用数字技术，将企业生产经营的某一个环节甚至整个业务流程的信息数据全部整合起来，形成有价值的数字资产，通过大数据，云计算等处理技术反馈有效信息，最终赋能到企业商业价值的过程。

二、企业做数字化转型的理由

1、能够提高工作效率

数字化转型能够让员工在部门与部门之间的沟通更加顺畅，让整个组织持续数据流，能够让客户的整个生命周期中从一个阶段到另一个阶段的无缝过渡，节省时间，提高效率。

2、提高透明度

数字化转型能够实时深入研究日常数据的能力使得业务的各个方面都能够稳定的运营。最重要的是，能够增加跨团队的透明度，看到运营的每一个阶段，快速解决问题。

3、降低成本

大多数企业都需要花费大量的金钱和时间来维护旧系统遗留的问题和产品，而数字化转型能够通过集成高效处理流程和快速识别问题，从而节省时间和金钱。

4、增加收益

数字化转型可以通过数据识别到当前业务流程中的缺陷，提高业务不同方面的透明度，员工和管理层可以通过模式识别，趋势评估和数据驱动型改进，从而实现最大限度地降低成本，轻松增加收入。

5、提高用户体验

数字化转型的成功与否核心是客户，提高了用户的体验，意味着转型有价值。所以，数字化转型能够通过系统查看并深入了解消费者消费流程，了解库存剩余，可用的服务和产品，节省销售，使得整体更清洁，更简单的购买流程。

6、提高竞争优势

企业之间的业务竞争是非常激烈的，通过数字化转型可以提前计划新系统所需的特性和功能，拨入企业擅长的内容以及可以改善业务的位置，从而改善业务基础设施，提高您在行业中的优势。

低代码如何助力企业数字化转型？

通过前边对数字化转型的讲解，大家应该明白这种转型改革并不是针对某个人、亦或是某个部门，而是企业整体所有员工的共同改革。这样一来有一个问题就出现了，数字化本身算是前沿的领域，很多技术、应用都只是局限在IT部门，像销售、市场、制造等部门可能并不了解数字化，也就很难在发展中提供足够的助力。

要知道数字化转型可是一个系统级的工程，如果没有企业整体的共同发展建设，那么是很难成功落地，并发挥巨大作用的。

通俗来讲，你可以理解为将企业业务场景的数据与流程搬至线上，通过数字化来运转与呈现；这一过程，大多数企业完成了从纸笔、Excel到使用CRM\ERP等管理系统、甚至定制开发企业应用的转型。

应用功能越来越多，成本却越来越高，而且使用起来也越来越繁琐，不同业务之间的数据不相通，业务也难以协同。这无疑与企业渴望通过数字化转型来降本增效的初衷相悖。所以低代码的各种应用及服务就开始大规模的发展起来，并成功在众多数字化转型企业中实现了价值。

低代码开发有哪些优势？

1、成倍增长的开发速度

除了从一开始就实现更快的开发之外，低代码平台还有可能通过每个项目加快软件开发生命周期。这是因为，每次开发人员构建新的代码块时，他们都可以将其存储下来，以便在下一个项目中复用。

2、解决开发商短缺问题

有经验的开发人员无法跟上对软件不断增长的需求。低代码开发通过提高生产力和促进公民发展来帮助应对这一挑战。

3、成本更低

传统的应用程序开发需要很高的费用，这主要是因为开发人员需要耗费很长的时间需要手工编写大量的代码，人力成本很高，但是使用低代码开发平台开发应用程序，只需要编写少量的代码，而且无需花费大量时间进行测试和修改，所以人力成本比较低，开发费用也比传统应用程序开发低，能够为企业节约一笔费用。

4、维护性更好

对于传统应用程序，维护和升级需要很长时间。开发人员必须手动修复错误并添加新功能。但是，通过低代码平台开发的应用程序，维护难度和代码量也较低，所以，可以提高系统的维护性。

5、频繁迭代以获得更好的解决方案

由于低代码可实现更频繁的迭代，因此在整个开发过程中可以更快、更频繁地实现反馈。这最终有助于确保解决方案更好地与组织及其客户提出的需求和期望保持一致。

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