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技术变革怎么解决

发布时间:2023-12-11 10:22:24

Ⅰ 数字经济时代,面对新技术变革,企业信息化该如何应对

整体环境来看目前云计算、大数据、AI已经逐步走向人们的生活,小到个人的信息大到企业的核心数据的安全、价值越来越被重视,而在数字经济2.0下,数据信息、数据应用、数据资产已成为企业竞争力的核心,结合新一代的技术通过数据挖掘、存储、计算、分析、智能、可视化等实现企业自身数据资产化,构建企业自身的数据集市、数据中心、数据工厂,最大程度的将数据价值外显,为企业的经营决策提供坚实的助手、依据。

传统构建数据中心过程中更多是将企业内部沉淀的数据进行统一存储后直接分析展现,往往忽视了数据治理的过程,更多的在数据抽取、分析过程上,由于各业务系统、口径、管理维度不统一、不一致而造成的最终的分析结果不准确,不能有效的支撑企业的经营决策,因此数据标准化治理是数据资产化的基石,建立企业内部数据管理标准、维护标准、对接标准,实现无序到有序,网状至通道,零散至统一,冗余至标准的数据全方位治理与管控。

综上所述,在数字经济时代的浪潮中固化企业数据资产、沉淀企业数据信息必要的一环是数据治理、数据标准化,保证各业务环节、管理口径是统一标准的,消除内部冗余数据、治理数据脏、乱、差的环境,为企业经营决策分析、深度的应用集成奠定坚实的基础,沉淀有价值、有意义的企业数据资产、数据价值。

企业建立全面内部网络、外网、互联网,注意停电故障的偶然性以及外网的安全性。

企业内部的采购、技术、生产、运行、订单、物流、资金使用情况、各车间、各分公司、员工的工作汇报、各数据汇总跟进、开会研究、想法意见等都是可以在网上操作,如每天的工作使用电子邮件( E-mail )汇报。实现信息有效的流通,实现资源和知识共享,提高工作效率,实现有效管理,明确工作岗位与工作职责,增强人员的责任感,减少工作中的推托、扯皮等现象,大大减少办公开支,降低管理成本。

总之传统企业组织结构臃肿、人员冗杂,信息闭塞,管理决策者与员工之间缺少沟通交流,弊端多多,数学课信息化企业能更有效促进、快速成长发展,更好的与世界接轨,是现代 社会 必不可缺少的。

麦肯锡全球研究院(MGI)报告《数字时代的中国:打造具有全球竞争力的新经济》指出,随着数字化进程的推进,各行各业正在不断拓宽数字技术的应用范围,新一波数字化浪潮已经到来。数字化的三股推动力——去中介化、分散化和非物质化,到2030年或可转变并创造10%到45%的行业总收入,提升效率、生产力以及中国企业的全球竞争力。全球22%的GDP源自数字经济,中国数字经济规模达22.58亿元,占GDP比重达30.3%,居全球第二。贝恩(Bain& Company)预测,至2020年,全球数字经济将达90万亿美元,是世界经济信息网预测2020年世界三大经济体(美中日)GDP综合的两倍多。

数字经济2.0下,数字技术和数据应用将成为未来商业的核心基础。借助数据挖掘、分析建模、数据集市、计算处理、智能与可视化等技术,通过“数据智能 交易场景 未来商业”,从数字宇宙视角重新看待和思考未来商业范式和业务经营,并重新定义资产、基础设施和生产要素。

目前,通过“数字孪生”技术,将产品、设备、整条生产线和工厂基础设施以数字化的方式呈现,已经成为可能。领先企业正采用一系列先进的技术实现生产乃至整条供应链的数字化。这些技术包括大数据分析解决方案、端至端的实时规划和互联、制造执行系统(MES)、自控系统、协作机器人、数字孪生或增强现实等。凭借这些技术,企业运营效率得以提升,从而能够批量生产高度定制化的产品。然而,企业要实现智慧工厂,还需要与供应链生态系统和用户进行实时互联,以及通过预测性数据分析和机器学习等手段,做出更智能的决策。

数据是数字化工厂的核心,数据分析和系统互联整合成为关键。通过传感器,未来的数字化工厂能够产生海量的数据。随着数据整合和内存方面的技术能力不断完善,数字化工厂与供应链生态体系的实时整合成为可能。许多企业都已经采用了联网技术,通过MES等技术,以传感器读取频设识别芯片上的数据并传输到数据平台,将零部件、机器、生产管理、运输车辆、工人甚至产品相互连接。例如博世力士乐在洪堡(Homburg)工厂开展了频射识别跟踪技术的全球试点。在未来,数字化工厂将能够在客户需求不足的生产期间规划各类维护和停工检修安排,实现利润率的最优化;实现工厂和整个企业生态体系内部的全面互联,以及对信息的智能化使用,将成为企业保持竞争力不可或缺的选项。人工智能和数据分析是数字化工厂的推动力,智慧工厂企业已经采用了智能化算法来做出更合理的运营决策。

企业信息化,尤其是中小企业的信息化特值得关注!

大企业尤其是央企,军企,民企大企业无论是大数据,云计算,A1,揽够了无数搞信息应用,硬件,软件制造,信息安全的人才,也有足够的资金维护,发展信息化在企业产品开发应用。使得大数据……等高 科技 信息应用得到了普遍发展!实现了信息应用大跨跃。

中,小企业只是在企业管理,机械,机床的数控化,产品销售信息化略有进展,互联网十也有开展,只是初级AⅠ的应用,又留不住人才,厂内信息化与 社会 联网,操作性差,网络安全,等问题和困难!

因此迫切需要信息化专家的指导,以及信息化人才的引进!这些在机械制造业的中小企业表现比较突出!

愿中小企业在数字化,信息化的发展中有所进步,有所飞跃!

“互联网+”时代是机遇与挑战并存的时代,企业信息化架构更加开放多元化,传统企业转型,需要强大的Pass平台进行复杂业务的支撑。浪潮GSP+企业互联网开放平台面向企业信息中心、ISV、合作伙伴,可帮助企业实现业务的敏捷性、全面的互联、应用的智能化,加速企业数字化转型进程,构建丰富的企业应用生态。

那该如何以数字力量驱动产业升级呢?首先得明确数字化转型的方向。

以装备行业为例,数字化转型涵盖四个方向:

01核心业务数字化管理

鼎捷软件核心业务数字化管理贯穿销售、计划、供应链、生产、安装调试到售后服务等各个关节,聚焦经营目标,建构因果关系,快速定位异常;同时以指标树支持企业的管理升级,针对经营管理的数字化管理需求,打造经营管理战情中心,做到 “上线有数、管理有据” ;整合议题管理机制,洞察管理数据以提升经营绩效,形成企业 全流程、全价值链、全生命周期的数字化管理 ,让数据形成流动,解决经营管理中的不确定性问题。

02 打造IT与OT融合的数字工厂

IT与OT的深度融合已是大势所趋,鼎捷软件迈出 数字工厂IT与OT创新融合的应用实践 步伐,为企业提供数字化、智能化的行业应用方案,结合5G、IOT、云计算等新技术,为企业数字工厂赋能。通过智能物流提高仓储物流效率、以议题来展开构筑车间层指标树,一举解决厂内生产进度难掌握、准时完工率低、工艺变更频繁、质量管理与成本核算难等发展瓶颈,让 生产过程透明化、实时掌控 ,实现全面数字化运营。



03 服务化转型

当前企业服务化转型主要面临三大方向:其一,服务提供的利润远超销售产品和配件带来的利润;其二,客户需要企业提供更多个性化的增值服务;其三,企业需要通过服务化摆脱低价竞争,提升核心竞争力。


04 从智能设备到智能柔性设备

随着大规模定制化,消费者和终端市场需求灵活多变,设备必然 向智能柔性化发展 。在此过程中,鼎捷软件打造工业机理应用场景,打通设备及工厂各个关键部件,真实落地装备智能化与产线柔性化,实现 软硬件融合


2021中国“智造”数字化转型峰会

直播短视频信息服务

①.工厂建立直播短视频平台,包含产品展示,企业介绍,文件管理,产品销售,企业招商。

②.工厂与市场开发商建立技术服务平台,包含知识产权认证,产品安装,产品售后维修,物联网信息方案。

有益效果

各种知识产权得到保护,知识产权应用(包含音乐,电影,产品图像物联网共享),产品安装,售后维修服务更加容易。

与时俱进、同频同步发展。把企业信息化放在前导的位置,前瞻性引领技术革新、各项创新的发展方向。

以数据生产力作为主导的时代,可谓数字经济时代。

数字经济时代下的劳动者,由原本的产业工人,变为了智力劳动者,越来越多的人成为了知识创造者。劳动工具则是智能化的工具,也就是指具有对信息采集、传输、处理、执行能力的工具。

4月8日,浪潮全球发布全新M6服务器,支持英特尔第三代 至强 可扩展处理器。浪潮全新M6服务器针对智慧时代需求设计,包括面向云计算、大数据、人工智能等应用场景的16款产品,提供业界最为丰富的场景产品阵列,为全球用户的数字化转型提供更加强大的算力支撑。

目前,浪潮M6服务器完成了和VMware最新vSphere版本的适配,能更好地帮助用户从传统应用过渡到现代容器云以及AI场景,无缝迁移至混合云,实现数字化转型。浪潮作为全球领先的算力基础设施提供商,多年来始终坚持智慧计算战略,在数据中心基础架构领域具有30多年的经验和技术积累。随着M6新一代服务器发布,浪潮将进一步加速企业智慧化转型,推动智慧计算的发展。

数字化经济时代,新技术与新模式层出不穷,未来会怎么发展?基于最近比较热门的话题,以下是我对数字化经济发展的一些思考。


随着新技术的不断成熟,AR、VR、人工智能等逐渐被应用到各类行业当中,所有行业都受到了数字化的冲击,区别只在于影响的时间和程度。


但是面对时代浪潮不可逆的挑战,企业想要走的更长远,我们必须对数字化、对自身的未来发展去做思考。




一、数字化经济的新趋势


1、产业跨界业务

跨界业务早已经不是新鲜事了,从碧桂园的机器人、网易养猪、农夫山泉种橙子、阿里巴巴想改造制造业、拼多多想改造农业等等......,各行业巨头纷纷布局多元化业务,寻求新引擎。


从互联网公司养猪、房地产研发机器人,这些企业不断打破边界触达其他领域,究其原因,就在于我们不能以一家纯互联网公司的视角去看他们。



2、平台高度垄断+品牌跨界合作

数字经济的蓬勃发展,让已经崛起的流量平台成为应用最广、影响最大的经济形态。超级平台崛起的过程中,不仅只是在一些领域获得“一枝独秀”的市场地位,垄断也逐渐变成了常态。


借着互联网的强劲势头和私家车主的力量,滴滴成功杀出一条血路,滴滴的线上预约模式撼动了全中国的出租车行业,成为中国 科技 行业的超级独角兽公司、全球第一大出行平台,目前,滴滴出行宣布10月国内月活用户突破4亿,且在持续增长中。


行业垄断走向平台垄断,小区域垄断走向大区域垄断的趋势,导致平台竞争越来越白热化、用户分层越来越精细化之后,单个用户的获取成本和服务成本也变得更高。所以为了节约流量成本,品牌之间就开始“搞事情”,于是越来越多品牌开始跨界合作。


比如周大福与娃哈哈、 《人民日报》与李宁等等。最初都只是品牌和IP之间的经典联名。后来变成了不相干品牌之间的跨界联名。其实企业做这些最终都只是希望能够拓宽品牌曝光渠道,吸引消费者注意。借助联名推出各类活动,进一步将产品信息露出在其他圈层人群中,提高品牌受关注度,为产品销售引流。


如今数字化经济的浪潮已经袭向各个行业,这股浪潮推动着每个人、企业甚至是政府都在前进。



3、产品进化+广告进化


薇娅2019年,双十一期间引导成交额超20亿。单天直播引导成交额最高超10亿。这是什么概念? 中国公司上市有个财务要求:发行前3年,累计净经营性现金流超过5000万或累计营业收入超过3亿元。 而薇娅一天的带货记录以及超过了一家上市公司。仅2019年全年薇娅带货成交额合计300亿。



KOL直播为传统品牌与供应链企业打造营销新模式,进一步驱动了商业生态的升级,将销售环节朝着不同的方向延伸,此时决定某些产品归途的是KOL,而不再是企业。


广告的进化,更多的是利用内容营销制造爆点。与传统的广告投放方式相比,互联网平台的广告完全是另一种态势。


4、创始人的改变

企业创始人的个人标签也越来越重要,现在很多新品牌绝大部分都是与个人IP、人设挂钩的。可以说创始人的个性标签重要性不会比现在的明星标签要低。



二、消费者变懒


1、不做饭的吃货

90、00后逐渐成为消费主力,能看出几个明显的消费特征:


①、越来越宅

②、越来越懒

③、忙于工作没有时间
比如做饭,不是不会做饭,就是不想做饭,或者是太忙了压根没时间。所以最好的办法则是叫外卖,最方便快捷。


最能看到一个明显的地方就是微信支付比支付宝更晚推出支付功能。但是微信支付仅用一到两年的时间就打败了支付宝。因为人们懒,大部分时间我们都在使用微信,但是如果用支付宝支付的话,需要更换界面,多几个步骤,但是就是几秒的时间,你都懒得不想做。


2、不去菜市场的大妈

疫情的出现,让原本一个“小小的”社区团购变成了现在的巨头大战。为什么?因为生鲜蔬菜是家庭最多频次快消品的东西,更是老百姓的日常生活必不可少的元素。


社区团购可以当日下单之后,次日便能迅速送到客户手里。这种便利,更加方便了这些“懒人”。


加之今年的疫情,更加加剧了这一模式的快速发展,一时间,美团、滴滴、拼多多、京东…大小互联网巨头亲自下场厮杀,上演全明星版本社区团购大乱斗。不止互联网大佬们满血参战,资本也跟着疯狂。短短数月,已经有近百亿资金进来分食这个万亿市场。



来个总结:

1、不破不立

一家企业想要获得进步,就必须有不破不立的思维,要有勇气打破旧制度和体系,才能引进新的思维和方式。


企业的发展与勇于改变、颠覆思维,有着密不可分的关系。勇于打破才能赢得机遇拥有更多的机遇。


不能原地踏步,如今的时代,变化才是发展的主流,顺应时代和市场的发展浪潮,拥抱变化,接受变化,学习变化。


2、即刻行动

怎样在竞争充分和剧烈的市场迅速做大?现在是一个互联网精细化运营时代。要去做一个细分的市场,做一个品类的开创者是很重要的。基本上很多行业,我们记住的往往都是该行业的NO.1。但是这些都是这个品类的先行者甚至是开创者。


互联网时代,传播成本变低,做一个先行者的优势就非常大。从大处着眼、从小处着手,瞄准一个品类动手去做。一定要做差异化内容,突破传统的思维和方法,敢于尝试新方法。

Ⅱ 如何应对大数据时代的变革机遇挑战

大数据泛指巨量的数据集,因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料,大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富,价值堪比石油。因此,发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。

大数据时代的来临

互联网特别是移动互联网的发展,加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示,1998年全球网民平均每月使用流量是1MB(兆字节),2000年是10MB,2003年是100MB,2008年是1GB(1GB等于1024MB),2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB(即10亿GB或1000PB)的时间在2001年是一年,在2004年是一个月,在2007年是一周,而2013年仅需一天,即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首,每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易,单日数据产生量超过50TB(1TB等于1000GB),存储量40PB(1PB等于1000TB)。网络公司目前数据总量接近1000PB,存储网页数量接近1万亿页,每天大约要处理60亿次搜索请求,几十PB数据。一个8Mbps(兆比特每秒)的摄像头一小时能产生3.6GB数据,一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头,每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在,一个病人的CT影像数据量达几十GB,而全国每年门诊人数以数十亿计,并且他们的信息需要长时间保存。总之,大数据存在于各行各业,一个大数据时代正在到来。

信息爆炸不自今日起,但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面,网民数量不断增加,另一方面,以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网,人均0.1个;2013年全球将有500亿个设备联网,人均70个。随着宽带化的发展,人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%,即信息总量每两年就可以翻番,这一趋势还将持续。目前,单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见,其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。

数据规模越大,处理的难度也越大,但对其进行挖掘可能得到的价值更大,这就是大数据热的原因。首先,大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据,记录着他们的思想、行为乃至情感,这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物,蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计,2012年底我国网民数为5.64亿,手机网民为4.2亿,通过分析相关数据,可以了解大众需求、诉求和意见。其次,企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告,全球企业的信息存储总量已达2.2ZB(1ZB等于1000EB),年增67%。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元,收集环境和社会管理所需的信息。2011年,英国《自然》杂志曾出版专刊指出,倘若能够更有效地组织和使用大数据,人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。

大数据应用的领域

大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面,IBM日本公司建立经济指标预测系统,从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据,计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具,从近千万条网民留言中归纳出六种心情,进而对道琼斯工业指数的变化进行预测,准确率达到87%。制造业方面,华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论,分析企业产品销售状况;一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理,通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示,全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元,这方面的数据分析大有作为。

在农业领域,硅谷有个气候公司,从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据,将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表,预测农场来年产量,向农户出售个性化保险。在商业领域,沃尔玛公司通过分析销售数据,了解顾客购物习惯,得出适合搭配在一起出售的商品,还可从中细分顾客群体,提供个性化服务。在金融领域,华尔街“德温特资本市场”公司分析3.4亿微博账户留言,判断民众情绪,依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律,决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业,对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元,坏账率仅0.3%。

在医疗保健领域,“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况,与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比,追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台,医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析,可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域,通过对手机数据的挖掘,可以分析实时动态的流动人口来源、出行,实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎,可以收集热点事件,挖掘舆情,还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理,提取人们行为的时空规律性,进行犯罪预测。在科学研究领域,基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例,基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。

麦肯锡公司2011年报告推测,如果把大数据用于美国的医疗保健,一年产生潜在价值3000亿美元,用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元;服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元;利用大数据分析,零售商可增加运营利润60%,制造业设备装配成本会减少50%。

大数据技术的挑战和启示

目前,大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战,体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志,去伪存真,尽可能收集异源甚至是异构的数据,必要时还可与历史数据对照,多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标,通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术,在存储时要按照一定规则对数据进行分类,通过过滤和去重,减少存储量,同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数,其复杂性不仅体现在数据样本本身,更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性,难以用传统的方法描述与度量,处理的复杂度很大,需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理,利用上下文关联进行语义分析,从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息,并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现,使结果更直观以便于洞察。目前,尽管计算机智能化有了很大进步,但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析,谈不上深层次的数据挖掘,现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。

大数据技术的运用前景是十分光明的。当前,我国正处在全面建成小康社会征程中,工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重,建设下一代信息基础设施,发展现代信息技术产业体系,健全信息安全保障体系,推进信息网络技术广泛运用,是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情,把握规律,实现科学发展,做出科学决策具有重要意义,我们必须重新认识数据的重要价值。

为了开发大数据这一金矿,我们要做的工作还很多。首先,大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术(IT)企业已提前发力,通过加大开发力度和兼并等多种手段,努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌,既是为了练兵,也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台,难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要,其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此,我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》,这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署,联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距,更需要国家政策支持。

中国人口居世界首位,将会成为产生数据量最多的国家,但我们对数据保存不够重视,对存储数据的利用率也不高。此外,我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享,导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁,应注重公开信息,应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站,为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如,提供各地天气与航班延误的关系,推动航空公司提升正点率。

大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始,当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘,又要防止侵犯个体隐私;既提倡数据共享,又要防止数据被滥用。此外,还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的,要注意技术安全性和管理制度安全性并重,防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃,保护公民和国家的信息安全。

大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万,缺口14万—19万人;需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万,这方面的人才缺口更大。中国是人才大国,但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。

大数据是新一代信息技术的集中反映,是一个应用驱动性很强的服务领域,是具有无穷潜力的新兴产业领域;目前,其标准和产业格局尚未形成,这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用,将它作为转变经济增长方式的有效抓手,但要注意科学规划,切忌一哄而上。

(作者:中国工程院院士)

Ⅲ 面对现代技术的发展,企业组织如何变革

(1)积极慎重的方针。即要作好调查,做好宣传,积极推行。
(2)综合治理的方针。即组织变革工作要和其它工作配合进行,这主要是指组织的任务变革、组织的技术变革、组织的人员变革。

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