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在線OA協(xié)同辦公系統(tǒng)專(zhuān)題

選型企業(yè)管理軟件時(shí),除了關(guān)注價(jià)格還應(yīng)關(guān)注哪些

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理型企業(yè),可能就需要生產(chǎn)車(chē)間管理、生產(chǎn)計(jì)劃管理、生產(chǎn)設(shè)備管理、生產(chǎn)工人管理。對(duì)于超市管理來(lái)說(shuō),就是需要收銀系統(tǒng)、會(huì)員管理、促銷(xiāo)管理、庫(kù)存管理等等。所以不同的行業(yè)管理需求是不一樣的,為此在選型之前一定明確我需要上線那些功能,我希望通過(guò)軟件幫助..

為何云安全和備份對(duì)中小企業(yè)是重中之重

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企業(yè)規(guī)模太小,或者沒(méi)什么值得盜竊的。    在云端保護(hù)企業(yè)安全   但是由于網(wǎng)絡(luò)罪犯對(duì)中小企業(yè)興趣不減,企業(yè)仍須采取保護(hù)措施。對(duì)很多企業(yè)來(lái)說(shuō),這也是一大挑戰(zhàn),因?yàn)樗麄儧](méi)有專(zhuān)業(yè)技術(shù)或預(yù)算來(lái)建立一個(gè)高效..

 

在線OA協(xié)同辦公系統(tǒng):破除大數(shù)據(jù)的四大常見(jiàn)誤區(qū)

作者:佚名  來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)
導(dǎo)讀:在線OA協(xié)同辦公系統(tǒng)專(zhuān)題:破除大數(shù)據(jù)的四大常見(jiàn)誤區(qū):測(cè)形容,目前任何個(gè)人或者機(jī)構(gòu)甚至無(wú)法對(duì)與特定主題相關(guān)的全部數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)及檢索,更不用說(shuō)整體數(shù)據(jù)量了。沒(méi)錯(cuò),就連搜索巨頭谷歌也不例外。谷歌公司的軟件只會(huì)檢測(cè)表面Web而非深層Web。有人估計(jì)后者的實(shí)際大小將達(dá)到前者的二十五倍。因此,當(dāng)大家在搜索任何信息時(shí),其列出的內(nèi)容只占互聯(lián)網(wǎng)實(shí)際信息總量的4%到6%,在線OA協(xié)同辦公系統(tǒng)專(zhuān)題,免費(fèi)OA協(xié)同辦公系統(tǒng)
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誤區(qū)一:所有數(shù)據(jù)都將盡在掌握

  從很多方面來(lái)看,我們目前生活的時(shí)代都前所未有的,過(guò)去從未面對(duì)過(guò)如此龐大的數(shù)據(jù)量。把MB和PB的概念拋在腦后吧,現(xiàn)在EB(即艾字節(jié))級(jí)別的數(shù)據(jù)已經(jīng)真實(shí)存在。筆者最近剛剛拜讀了一份報(bào)告,文章指出生活在當(dāng)今工業(yè)化社會(huì)的人們每天所接觸并使用的信息比十五世紀(jì)時(shí)一個(gè)人一生所能接觸的信息量還大。

  由于數(shù)據(jù)總量之龐大完全可以用深不可測(cè)形容,目前任何個(gè)人或者機(jī)構(gòu)甚至無(wú)法對(duì)與特定主題相關(guān)的全部數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)及檢索,更不用說(shuō)整體數(shù)據(jù)量了。沒(méi)錯(cuò),就連搜索巨頭谷歌也不例外。谷歌公司的軟件只會(huì)檢測(cè)表面Web而非深層Web。有人估計(jì)后者的實(shí)際大小將達(dá)到前者的二十五倍。因此,當(dāng)大家在搜索任何信息時(shí),其列出的內(nèi)容只占互聯(lián)網(wǎng)實(shí)際信息總量的4%到6%。

  即使我們放低要求,也無(wú)法獲取自己需要的某些有價(jià)值的信息,例如哪些特定客戶曾經(jīng)購(gòu)買(mǎi)過(guò)我的作品——雖然Amazon以及巴諾商店這樣的網(wǎng)站肯定保留了此類(lèi)信息。我個(gè)人非常樂(lè)于結(jié)識(shí)自己的讀者,然而即使是在大數(shù)據(jù)如火如荼的當(dāng)下,這部分信息仍然遙不可及。總而言之,我們永遠(yuǎn)無(wú)法獲得所有相關(guān)數(shù)據(jù)。

  誤區(qū)二:需要掌握全部數(shù)據(jù)

  毫無(wú)疑問(wèn),龐大的數(shù)據(jù)量有助于解決問(wèn)題,但千萬(wàn)不要誤以為所有數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)決策方面都擁有其必要性。明智的大數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)已經(jīng)清醒地意識(shí)到,捕捉全部相關(guān)信息除了浪費(fèi)資源之外毫無(wú)意義。

  似乎每天都有新的數(shù)據(jù)源出現(xiàn),但可以肯定的是它們并非都具有實(shí)際價(jià)值。舉例來(lái)說(shuō),電子郵件信息中通常包含重要的企業(yè)動(dòng)態(tài)信息,明智的公司會(huì)以此為目標(biāo)挖掘數(shù)據(jù)以評(píng)估員工情緒、猜測(cè)哪些員工有可能辭職。

  但這并不意味著所有電子郵件都有關(guān)注的必要。企業(yè)郵箱中往往充斥著大量垃圾郵件,浪費(fèi)資源對(duì)其內(nèi)容加以分析無(wú)疑是種愚蠢的行為。

  我們并不需要掌握全部數(shù)據(jù)。沒(méi)錯(cuò),數(shù)據(jù)的確是越多越好,但請(qǐng)別把時(shí)間浪費(fèi)在無(wú)法完成的任務(wù)上。

  誤區(qū)三:大數(shù)據(jù)擁有穩(wěn)定的收益

  大家可能聽(tīng)說(shuō)過(guò)這樣一條格言:“我擁有自己能夠處理的所有數(shù)據(jù),只是缺乏足夠的信息。”在之前的文章中,我曾經(jīng)提到過(guò)利用外來(lái)數(shù)據(jù)真正指導(dǎo)業(yè)務(wù)決策是件極為困難的事情。我們甚至無(wú)法百分之百確定企業(yè)合并、新產(chǎn)品推出、公司合資乃至個(gè)別員工離職等狀況。

  難道大數(shù)據(jù)不正是在幫助我們應(yīng)對(duì)不確定性嗎?這么說(shuō)是沒(méi)錯(cuò),不過(guò)千萬(wàn)別把降低不確定性與消除不確定性混為一談。也許未來(lái)這一愿望會(huì)變成現(xiàn)實(shí),但至少目前還不行,而且在可以預(yù)見(jiàn)的未來(lái)實(shí)現(xiàn)的機(jī)會(huì)也很渺茫。

  對(duì)PB級(jí)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析能夠有效幫助企業(yè)了解客戶情緒。不過(guò)千萬(wàn)別誤以為大數(shù)據(jù)能夠消弭所有不確定性?xún)?nèi)容。生活與業(yè)務(wù)中總是存在難以預(yù)知的狀況,只有做好多方面準(zhǔn)備才能有備無(wú)患。

  誤區(qū)四:大數(shù)據(jù)屬于暫時(shí)性趨勢(shì)

  我們可以認(rèn)為目前大數(shù)據(jù)的代言人應(yīng)該是Nate Silver——至少在他離開(kāi)《紐約時(shí)報(bào)》之前的狀態(tài)。這位知名博主兼統(tǒng)計(jì)學(xué)家曾在2012的美國(guó)大選中預(yù)測(cè)奧巴馬將贏得九成民眾的支持,最終結(jié)果也證實(shí)了他的判斷。更令人驚訝的是,競(jìng)選期間的民意調(diào)查顯示奧巴馬與羅姆尼相比居于劣勢(shì)。Silver的統(tǒng)計(jì)模型非常準(zhǔn)確,他也因此成為人們心目中的預(yù)測(cè)達(dá)人。

  可以肯定的是,大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)科學(xué)的概念將在未來(lái)幾年中逐漸淡化,但其影響與處理流程仍將繼續(xù)存在。我們不喜歡拿大堆專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)和行話唬弄人,但那些堅(jiān)信大數(shù)據(jù)屬于暫時(shí)性趨勢(shì)的專(zhuān)家實(shí)在是愚不可及?梢钥隙ǖ氖墙衲晡覀児餐a(chǎn)生及消耗的數(shù)據(jù)量必然要高于去年。

  大數(shù)據(jù)中的不確定因素永遠(yuǎn)無(wú)法徹底消除、這項(xiàng)技術(shù)也不足以回答所有問(wèn)題。不過(guò)僅僅將其作為暫時(shí)性趨勢(shì)加以處理很可能讓你的企業(yè)陷入危局,F(xiàn)在各機(jī)構(gòu)應(yīng)該盡快意識(shí)到大數(shù)據(jù)的重要意義,一味抗拒只會(huì)讓企業(yè)在大數(shù)據(jù)的洪流中處于被動(dòng)并最終折戟沉沙。


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