以客户为中心 云 03. 01 18 借助增长矩阵，划分四类公司 科尔尼公司在研究涵盖 29 000 多家占世界市场资本总额 98% 的公司的基础上，提出 了“创造价值 的增 长模 式”策略， 并依据这个策略提出了“科尔尼增长矩阵” 。 撤退线不等于逃跑线，不等于放弃线， 某些时候反而是为了“以退为进”。模拟撤退线可 以知晓企业在最差情境下如 何进行策略处理。 撤退线： 反向增长的原理 2 8 撤退线：案例 摩拜单车卖给美团，创始人套现 27 亿 元 2 9 从 0 到 以如何与它们 在增长阶段进行有效连接尤为重要 从增长角度来讲，企业可以分为如下几个阶段：从 0 到 1 ，从 1 到 n 。这两个阶段，要增强撤退 线的 设计。 企业撤退线的设计策略： 不同阶段不同策略 3 0 n 企业或其业务要在增长路径 上找到最好的出售点，关键 是在企业生命周期最有价值 的转折点撤退。 n 这个转折点很重要，最佳转

，还 能通过数据分析优化运营策略，提升用户的满意度和忠诚度。随着Z世代的购买力逐渐 增强，品牌如何通过数字化转型实现与消费者的深度互动，已成为决定市场成功的关键 因素。 03 珠宝行业营销数字化发展趋势 9 珠宝行业消费分析及Z世代的崛起 贝恩公司预计，到2030年，Z世代将驱动全球珠宝消费增长的50%以上，其独特的消费 习惯正在重塑行业营销策略。Z世代珠宝消费者有以下特征： 媒体和电商平台的影 响，他们通过短视频、直播、种草笔记等方式了解品牌和产品。因此，珠宝品牌需要在 这些数字平台上与消费者建立情感联系，逐渐转向多平台、多触点和多样化内容的形态， 实施精准的营销策略。品牌不仅要提供高品质的产品，还要通过互动与用户建立品牌共 鸣。例如，抖音、快手、小红书等平台为品牌提供了与消费者实时互动的渠道，品牌通 过这些平台的内容营销能够迅速吸引年轻消费者的关注和购买。 对于珠宝品牌而言，数字化转型既是挑战也是机遇。Z世代消费者的数字原生特性，使 得品牌必须在数字化渠道上与他们保持紧密联系。通过数据驱动的运营模式，品牌能够 实时获取消费者的行为数据，分析他们的购买习惯和偏好，从而制定更精准的营销策略。 与此同时，品牌还可以利用数字化工具进行全渠道布局，实现线上线下的无缝衔接。例 如，品牌可以通过小程序、直播电商等形式提升产品曝光率，并通过社交媒体平台与消 费者进行互动。在这个过程中，品牌

智能仓储优化场景-软件自动化的应用 智能化策略赋能作业，减少对人工记忆的依赖 C-WMS解决方案致力于应对工业4.0环境下SKU增多、订单碎片化的行业挑战。通过多种智能策略，C-WMS可实现入库库位推荐、出库先进先出、批 次出库、拣货路径优化等，旨在为企业仓储的降本增效提供坚实支撑。 C-WMS 六大智能策略 上架策略 分配策略 周转策略 拣货策略 货主策略 收货上架、拣货出库 运输环节 TMS TMS ERP 订单环节 审单策略 • 寻找空储位 • 寻找已存库位 • 寻找临近空库位 • 寻找指定库位 • ... • 货主维度配置 • 配置自动拣货节点 • 配置容器使用范 围 ... • 执行库存预分配 • 执行库存周转 • 自动分配or人工分 配 • ... • 整散分离 • 区域围栏 • 拣完发货 • 分拨方式 • ... • 按最小单位分配 • 条码自动化解析，实现精准识别与效率提升 制造企业常面临“同一物料多供应商条码规则不一”、“人工解析条码效率低且出错率高”等挑战，导致仓储流程脱节、库存数据失真。C-WMS支 持灵活的自定义标签编码解析策略，既可针对无码产品物料进行规则赋码，又可以针对产品不同供应商不同标准的标签规则进行快速解析，从中获 取关键信息进行使用。某半导体制造商应用后，条码解析效率从‘人工 5 分钟 / 单’提升至‘系统 5秒

Chiplet 思路发挥到极致，多颗小 Die 通过 Infinity Fabric 灵活组合，用 更低功耗拼出同级算力，MI350 已支持 FP4/FP6 低精度格式，MI400 将延续“多芯粒+大内 存”策略，试图以性价比和能效比撕开英伟达的生态护城河。2025 年 6 月的 Advancing AI 大会上，AMD 发布 MI350 系列（MI350X/MI355X），采用 CDNA4 架构、台积电第二代 在多种硬件架构上运行相同的计算 实例时，所依赖的软件环境存在不一致性。 （3）异构算力基于现有调度机制协同“效率低”，因其算存传均有差异导致无法从应 用层映射到最佳硬件：针对传统训练框架，并行策略是按照其算力芯片数量进行平均划分， 7 但其在异构算力下平均分配因其计算能力、传输能力差异性造成模型计算量处理不同步、集 合通信数据传输有堵点，“快等慢”造成部分资源浪费。针对大模型推理过程，由于预填充 统一调度是异构算力协同的智能决策中枢，旨在解决多任务资源争用引发的“效率下降” 难题，构建全局最优的资源编排范式，实现对异构算力集群的全维度精细化调度。针对异构 算力计算能力差距，面向大模型训练场景构建分布式并行策略组合、业务感知的非均质拆分 等能力，实现跨厂商算力的弹性按需调度；面向大模型推理场景，支持单机多卡异构分布式 推理和跨节点分布式异构推理等多种形式，适配模型推理不同阶段算力需求特性，精细化调

把去中心化组织的成员 联系在一起的不是领袖， 而是某个共同的理念与 价值观” 协同价值取向构建基础： 协同价值 预期 价值观匹配策略是筛选协同伙伴的关键因素 价 值 观 冲 突 协同预期管理策略的实施， 决定了协同是否可以持 续 “ 技术的存在， 让个体的赋能和社会中的组织产生协同效应，价值成为企业经营的 思想和内涵，其实协同软件，本身也是客户和软件厂商协同的过程” 因此找到目标契合点很重要 目标嵌套策略 可形成协同主体目标融合 集合智慧策略 是价值创造的核心保障 协同价值取向构建基础： 协同价值 创造 “ 以人为中心” 是价值创造的动力源 价值点衔接策略 可促进多方的价值融合 应用协同行为的追踪策略， 为协同过程的价值评价奠定科学 、 量化的标准管理手段 ， 大大提升了协同价值评价效率 协同激励策略不仅包含对短期产生协同价值的主体激励，还应包含暂时没有产出， 还应包含暂时没有产出， 但未来前景广阔的协同主体的特殊照顾策略 当协同主体能够以多样化协同价值评价时，就可以寻求更大的空间多创造协同契机， 有利于寻求更多的协同合作伙伴 双向价值创造设计为协同价 值评价带来多样化来源 协同追踪控制为协同价值评 价提供公平保障 长短期利益结合的协同激励， 是价值评价的关键 协同价值取向构建基础： 协同价值 评价 协同溢价分配是协同主体进入下一个循环的关键

.......................................................................................73 4.1 数据安全策略与措施................................................................................................ .................................................................................101 5.3.2 风险管理与应对策略................................................................................................... ................................................................................127 7.2.2 用户接受度与推广策略...................................................................................................

数据战略管理 数据制度体系 数据标准 数据标准 数据架构 数据生命周期 数据模型 数据分布 数据集成与共享 数据价值 数据应用 数据资产变现 数据保障 数据安全策略 数据质量管控 技术基础能力类 数字技术 云原生 数智技术 专业技术 基础设施 基础资源 资源管理 组件服务 组件产品 组件平台 运营赋能 运营体系 敏捷开发 业务数据运营能力指标包括数据运营策略、运营指标优化2个评估维度。 表 16 业务数据运营能力发展等级要求 评估维度 问题 能力发展等级要求 L1 L2 L3 L4 L5 L6 数据运营 策略 （1）组织是 否制定了服 务于业务目 标的数据运 营策略？ （2）是否进 行评估和修 正？ 组织未制定基于 业务目标的数据 运营策略 组织计划制定基 于业务目标的数 据运营策略 （1）组织初步制 （1）组织初步制 定数据运营策略 和数据分析目标 （2）组织对试点 业务采用数字化 技术进行数据运 营 （1）组织基于业 务目标制定和落 实数据运营策略， 包括对运营策略 的评估和修正 （2）组织对全部 业务采用数字化 技术进行数据运 营 （1）组织的数据 运营策略包括数 据分析准确性、数 据的质量、数据价 值等 （2）组织通过定 期的运营分析会 根据内外部的数 据反馈对阶段性 目标进行跟踪评

分层设计并构建高可靠冗余架构，支撑主机应用高可靠性达到 99.99% 及以上要求。 ③ 提供统一的安全运营平台，多层次保障数据、应用及网络传输等全场景安全。实现云平台集中式安全 管控，并支持统一密码周期修改策略的变更。 (2) 数据层 ① 数据库具备池化架构及弹性扩展能力，提供多种高可靠部署架构方案，满足主机应用大容量、高性能、 高可靠诉求。 ② 提供高效的数据迁移工具和服务，支持广泛的主机侧数据库兼容能力和自动化迁移能力，同时提供可 ② 故障识别效率：借助硬件原生的故障识别与主动上报机制，实时感知故障并上报硬件异常，提升平台 响应速度与系统整体可靠性。 ③ 缓存内存优化：采用硬件拓扑感知智能调度框架，优化 CPU 和缓存资源策略，提升算力执行性能与资 源发放效率，降低算力使用成本。同时，通过 RDMA 等高速互联技术实现跨主机内存访问，为业务的数 据处理与服务间通信提供高性能通道。 ① 网络卸载转发：主机业务通常需要 器服务采用 Kubernetes 容器编 排工具，实现自动化部署、动态资源调整和全生命周期管理，最高实现数万乃至数十万级 Pod 的集群调 度管理。 ② 高效资源利用：通过亲和性 / 反亲和性策略优化 Pod 布局，减少资源碎片化，同时利用容器共享内核 的优势，减少资源开销，相比传统虚拟化技术，无论是在应用程序执行效率、内存占用还是文件读写速度 上都更优。虚拟机服务提供二次调度功能，基于