企业的大数据应用场景有一个明显的趋势,就是将大数据变小,数据价值变大。比如大刘的公司,通过用友iUAP大数据平台,可以压缩10倍以上的数据空间,效率提升10-50倍。通过iUAP UDH大数据引擎,把这些打数据解析出来,处理干净,变成能利用、好利用的数据。
大刘是一家大型汽车企业的CIO,最近他得了一种“病”,叫“大数据焦虑症”。
为啥呢?因为公司今年整合了各个业务系统,整合后问题来了:数据变大、报表太多、查询变慢。内部数据查询分析还没搞定,现在各个业务部门又要求增加外部竞争对手数据,社区数据,要进行综合业务分析。这一个个问题扑面而来,让大刘应接不暇,十分焦虑!
其实焦虑的不只大刘一个,企业越来越感受到”数据”的重要性。可这些大数据究竟该如何处理和利用?其实,我们可以看到,企业的大数据应用场景有一个明显的趋势,就是将大数据变小,数据价值变大。
比如大刘的公司,通过用友iUAP大数据平台的结构化数据分析引擎,可以压缩10倍以上的数据空间,效率提升10-50倍。这就解决了海量数据查询慢的问题;通过用友iUAP的UDH舆情服务,可以进行行业的对标分析以及微博微信等社区的实时评论采集等。这样,把大问题变成小报告,这就可以为运营的同事提供更多依据,精准地服务好客户。
用友iUAP大数据平台包含:iUAP AE结构化数据引擎、iUAP UDH大数据引擎、iUAP DI数据挖掘工具、iUAP CDC数据同步工具、iUAP BQ商业分析平台,以及应用层的业务应用主题、商业分析公有云服务、大数据分析APP Store等。
面对海量数据,犹如面对一座矿山,需要经过开采、清洗、粉碎、提炼,这一整套筛选和加工的过程,才能得到闪闪惹人爱的黄金。
iUAP UDH大数据引擎,用于处理大量非结构化、半结构化,或超大规模结构化数据。可以把这些数据解析出来,处理干净,变成能利用、好利用的数据。
各种文件数据、各种数据库数据、各种业务数据、各种端的数据,这么多数据源。任何单一数据都是片面的,怎么才能整合到一起?
其实并不难,iUAP DI数据挖掘工具+iUAP CDC数据同步工具,支持多种类型数据来源的数据集成;支持数据实时同步;支持企业外部数据(互联网)的采集获取。低数据整合难度,提高数据价值!
用友BQ是集即席查询、多维分析、报表、报告、综合仪表板于一体的全方位BI解决方案。 支持实时分析、移动分析、数据可视化分析、嵌入式分析、预测分析等 。
大刘通过iUAP大数据平台,建立数据源、数据采集、组织存储、探索分析、可视化决策几个过程,根据各个部门的要求分别生成了一个个可视化的报告、图表,解决了各部门的难题。
好文章,需要你的鼓励
Xbox 部门推出了名为 Muse 的生成式 AI 模型,旨在为游戏创造视觉效果和玩法。这一举措反映了微软全面拥抱 AI 技术的战略,尽管游戏开发者对 AI 持谨慎态度。Muse 不仅可能提高游戏开发效率,还有望实现老游戏的现代化改造,但其实际效果和对行业的影响仍有待观察。
Sonar收购AutoCodeRover,旨在通过自主AI代理增强其代码质量工具。这项收购将使Sonar客户能够自动化调试和问题修复等任务,让开发者将更多时间用于改进应用程序而非修复bug。AutoCodeRover的AI代理能够自主修复有问题的代码,将与Sonar的工具集成,提高开发效率并降低成本。
人工智能正在推动数据中心的变革。为满足 AI workload 的需求,数据中心面临前所未有的电力消耗增长、散热压力和设备重量挑战。应对这些挑战需要创新的解决方案,包括 AI 专用硬件、可再生能源、液冷技术等。同时,数据中心还需平衡监管压力和社区关切。未来数据中心的发展将决定 AI 技术能否实现其变革性潜力。