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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
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零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
2022-04-08
1. 认知。首先需要对数字化和数字化技术有个正确的认知。数字化技术包括云计算、大数据、人工智能、区块链等,5G应该是通信传输技术。通信技术的发展使数据的传输效率和数据的量发生质变,也带来了大数据技术的发展,促进了数据算力的发展,使人工智能得以快速发展。
2. 数字化人才培养。数字化技术只是工具和手段,最终是需要人来使用和执行的 。人的素质和认知直接决定了数字化技术的应用方式和应用效率。同一件工具在不同的人手里使用效果和价值可能天壤之别。
3. 组织架构和思想文化的革新。新的生产力要求与之适应的新的生产关系。有人才、有数据、有技术但不用也体现不出价值。所以企业的顶层设计和 企业领导层思想的革新至关重要。
4. 数字化转型需要在顶层设计指导下分步实施,转型效果是逐步体现的。重要的是要坚持持续的改进、持续的投入。不可半途而废。转型过程中是量变到质变的过程,只有达到一定量的情况下才能带来质的飞跃。
5. 工具的选择和应用。这具体到实施,需要根据实际的业务和实际现状进行评估选择合适的数字化技术、业务模式,组织架构、人才搭配等。实时的反馈和事后的跟踪分析很重要,适时调整资源配置,避免资源浪费和冗余低效
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