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在線OA協(xié)同辦公系統(tǒng)

淺述文檔管理系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀

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的時(shí)間和精力。隨著信息化社會(huì)的崛起,知識(shí)資產(chǎn)早已從紙質(zhì)版轉(zhuǎn)為電子版,文檔的管理卻絲毫沒(méi)有獲得解放,企業(yè)還是需要花費(fèi)大量的時(shí)間在資料的整理和歸檔上。文檔管理系統(tǒng)的盛行,打破了這種繁瑣的管理局面,作為企業(yè)重要的智力資產(chǎn),電子文檔管理悄然地迎來(lái)了..

物聯(lián)網(wǎng)與互聯(lián)網(wǎng)+的發(fā)展

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在沒(méi)有人為要素干預(yù)的情況下也能通過(guò)一種智能服務(wù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)為社會(huì)服務(wù)。對(duì)于從研究信息的傳出轉(zhuǎn)變?yōu)檠芯啃畔⒌闹悄芑⻊?wù)這一轉(zhuǎn)變,他給予了充分肯定,并認(rèn)為這是物聯(lián)網(wǎng)核心技術(shù)帶來(lái)的一個(gè)重要變革。相關(guān)的技術(shù)、行業(yè)、產(chǎn)業(yè)也正在面臨、并要適應(yīng)這樣的革命性變..

人工智能技術(shù)在2016年取得的成就

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得了重大進(jìn)步,有些系統(tǒng)的對(duì)癌癥的診斷效果甚至超過(guò)人類醫(yī)生。想了解人工智能技術(shù)在2016年取得了哪些炫酷的成就?一起看看下面的榜單吧。1、AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍2016年1月,谷歌DeepMind的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了重大勝利——該公司..

 

OA協(xié)同辦公系統(tǒng):大數(shù)據(jù)時(shí)代,企業(yè)面臨挑戰(zhàn)

作者:佚名  來(lái)源:轉(zhuǎn)載
導(dǎo)讀:OA協(xié)同辦公系統(tǒng) ,大數(shù)據(jù)時(shí)代,企業(yè)面臨挑戰(zhàn):,該領(lǐng)域的全部任務(wù)就是將信息或數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)利益。通過(guò)此次調(diào)查,初步掌握企業(yè)內(nèi)部大數(shù)據(jù)的需求。        在大數(shù)據(jù)的影響下,現(xiàn)有數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)的問(wèn)題日益凸顯,在企業(yè)面臨的數(shù)據(jù)處理技術(shù)挑戰(zhàn)的調(diào)查中,23.87%的被調(diào)查者認(rèn)為數(shù)據(jù)
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      數(shù)據(jù)逐漸成為重要的生產(chǎn)因素,人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的運(yùn)用將預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來(lái)。大數(shù)據(jù)將會(huì)創(chuàng)造一個(gè)新的經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,該領(lǐng)域的全部任務(wù)就是將信息或數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)利益。通過(guò)此次調(diào)查,初步掌握企業(yè)內(nèi)部大數(shù)據(jù)的需求。

       在大數(shù)據(jù)的影響下,現(xiàn)有數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)的問(wèn)題日益凸顯,在企業(yè)面臨的數(shù)據(jù)處理技術(shù)挑戰(zhàn)的調(diào)查中,23.87%的被調(diào)查者認(rèn)為數(shù)據(jù)讀寫瓶頸是最大的技術(shù)挑戰(zhàn),20.16%選擇了數(shù)據(jù)類型多樣化,16.26%選擇了存儲(chǔ)壓力,16.26%選擇了系統(tǒng)性能瓶頸。從排名前三位的技術(shù)挑戰(zhàn)中可以看出,大數(shù)據(jù)中快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)(velocity)和多樣的數(shù)據(jù)類型(variety)成為最困擾企業(yè)用戶的兩個(gè)關(guān)鍵特性,同樣也是最亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

        關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘與分析應(yīng)用,29.40%的被調(diào)查者認(rèn)為這些應(yīng)用最大的問(wèn)題是分析不準(zhǔn)確,21.36%的被調(diào)查者選擇了分析速度慢,18.34%選擇了價(jià)格昂貴。從這三個(gè)方面來(lái)看,用戶最擔(dān)心的還是企業(yè)花錢部署數(shù)據(jù)挖掘與分析類應(yīng)用,卻不能通過(guò)分析做出正確的決策。

  分析的速度也是一個(gè)重要的問(wèn)題。隨著企業(yè)數(shù)據(jù)量越來(lái)越大,進(jìn)行一次分析所用的時(shí)間也越來(lái)越長(zhǎng)。起初企業(yè)總是利用下班時(shí)間跑報(bào)表,但這種方式越來(lái)越不能滿足實(shí)時(shí)決策的需求,常常會(huì)錯(cuò)過(guò)商機(jī)。因此從軟硬件角度優(yōu)化分析速度,即是企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的需求,又是數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品新的考察指標(biāo)。

  由此可以看出,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,企業(yè)面臨數(shù)據(jù)技術(shù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)。不管是讀寫瓶頸還是存儲(chǔ)壓力,企業(yè)都希望有更快更安全的解決方案,幫助他們從數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值。大數(shù)據(jù)應(yīng)用之一的數(shù)據(jù)挖掘與分析工具,應(yīng)提高自身可用性和準(zhǔn)確度,為企業(yè)決策服務(wù)。

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