01. 数据孤岛问题 公司中的各个部门都有自己的数据，无法有效 连接或整合，不仅导致信息隔阂，还会影响决 策效率和数据分析的准确性，进而 影响整个组 织的运营效率和竞争力。 02. 数据复用难题 由于系统的限制，相同的数据在不同的系统中 不能复用，导致需要进行数据重复加工，不仅 提高了工作量，也增加了出错的可 能性。 03. 高昂的系统集成成本 由于各个系统间的数据定义和存储方式不同， 也带来了巨大的数据治理成本。 04. 缺乏统一的开发和数据标准 由于缺乏统一的开发标准和数据标准，导致在 研发过程中需投入大量的时间和精力，造成了 资源浪费。 保险企业级数据中台解决方案 业务痛点 中电金信软件有限公司 扫码关注 微信公众号 产品简介 中电金信保险企业级数据中台解决方案方案基于中国电子金融级数字底座“源启”的核心平台之一“源启”数据资产平台”， 借鉴业内经典数据模型建 以及双层主题域数仓模型的构建，搭建了 湖仓一体数据架构，全面整合内外部数据，实现全域数据统一管理，统一集中开发，统一融合分级共享，实现多个应用服务， 沉淀通用数据资产与专业数据资产，建立数据资产目录，提供全面的数据资产视图，推动数据高质量发展，快速释放数据要素 价值。 方案亮点 中电金信软件有限公司 扫码关注 微信公众号 典型案例 分布式架构，弹性扩容，安全可靠 全并行的

自阿里巴巴，当时在企业飞速的发展过程中，我们发 现数据使用面临着如下挑战： —各部门低水平重复开发数据集，浪费大量的 存储和计算资源； —数据资源缺乏沉淀机制，导致计算能力的提 升和进化非常低效； —数据割据，算法分离，带来混乱和质量的不 确定性； —业务变更时，数据及数据产品反应不及时； —组织架构制约了数据的共建和共享，缺乏标 建设数据中台，赋能创新改革 成本效应成为了企业及政府机构数据化的绊脚 / 新经济导刊 / 23 准及激励机制。 经过内部总结发现，数据的“汇 管用”过程中伴随着三个现象特点： 数字业务变化速度非常快、数据处理技 术及方法都很类似、数据及算法中间层能 产生巨大效能。因此，做好数据治理工作成 为当时笔者在阿里巴巴的主要任务，也随之 诞生了阿里数据中台。 无独有偶，企业内的一些数据治理问题，在 各地的政府机构内部也在重复发生。在缺乏顶层 设计之下，数字化步伐都在追随各个职能部门的 加快生产速度及降低重复性。公共 层作为数据中台的核心部分，积累了 最关键的数据资源，同时也是最具备 品质保障的主数据。 简单地看，数据中台有点像一条生产 流水线，从原始数据收集，到提炼成稳定的 生产流程。在这个制作过程中，需要有一套生 产管理流程体系，用以保证数据品质、时效性、 一致性等关键点。但与生产流水线的差别在于， 数据中台不仅需要关注数据生产过程中的效率 问题，中台实际上还具备以下能力：1

企业级 SaaS 业务中台化探索与实践 在此键入姓名 在此键入tittle ⾃自我介绍 汤奕 有赞科技 财务中台组 TL 工作经历 2012 毕业于南京大学 2012~2014 阿里巴巴 2014~2017 创业 2017 加入有赞 关注领域 领域驱动设计 中台架构 企业架构 复杂业务系统架构 目标 通过科学的架构方法 助力复杂业务快速发展 大幅提升组织效率 ⽬目录 • 有赞零售SaaS业务介绍 • 财务中台的业务背景 • 架构设计方法 • 财务中台架构的落地实践 • 对中台的一些思考 01 | 有赞零售SaaS业务介绍 1 有赞零售SaaS业务 有赞零售SaaS业务介绍 • 变化快、差异性大。 • 细节性体验、综合性体验。 • 跨平台、多触点。 • 承上启下 • 数据打通 • 业务单元协同 电商平台 O2O平台 商品 订单 客户 营销 资产 进销存 会员体系 智能导购 数据中台 路路由中台 运营中台 财务中台 采购要货 原材料料管控 合同管理理 财务总账 供应链管理理 ⽣生产制造 加盟代理理 更更多… 前台销售终端 总部中台业务 企业后台业务 财务中台 02 | 财务中台业务背景 1 零售SaaS业务复杂度的来源 2 核⼼心挑战点是什什么？ • 零售企业组织架构复杂

智慧党建1+1平台建设方案

台達工業能源管理系統(IEMS) DIAEnergie配置步驟 Delta Confidential 配置項目及流程 系統設定 1.建立區域階層(按 地區、廠區、部門) 2.建立能源種類(水、電、油、氣)及分項能耗(空調用電、空壓用電、照明用電等) Ø 建立能源種類 Ø 建立能源折算係數 3.建立拓樸架構 Ø 建立設備/儀表拓樸架構 Ø 點位配置 p DIAEnergie內建支援之儀表/Modbus設備/OPC 計算公式[F(x)] Delta Confidential 運算點位應用 異常警報 VB Script 廠區資訊 (面積/產量 /班別/ 工時/產值…) 實體點位 運算點位(能源績效指標) 機台嫁動率、百萬產值能耗、設備運轉效率 (COP)、單位面積能耗密度、單位員工能耗密 度、單位產量能耗密度 運算 dashboard 圖形化呈現 Delta Confidential 系統設定

台達工業能源管理系統(IEMS) DIAEnergie Delta Confidential 為何需要能源管理系統 產品節能 高效馬達 變頻器 LED燈具 HVAC系統 熱回收系統 照明控制系統 空壓群控系統 管理節能 能源管理系統 系統節能 為什麼需要管理節能 ? • 使用高效節能設備並不代表 能源使用效率最佳化，通過 用能數據的分析能有效的發 現管理及設備運行中的節能 空壓系統 生產系統 排氣系統 水處理 電力系統 水 電 氣 熱 廠區 廠務 廠區 主管 高階 管理者 Ø 廠區相關能源績 效指標 ─ 用能密度 ─ 產品單位能耗 ─ 機台嫁動率 Ø 節能績效 Ø 能源結構報告 Ø 能耗差異化分析 報告 Ø 設備/子系統即時 能耗監測 Ø 能耗差異化分析 Ø 能源結構分析 Ø 異常警報 Ø 能耗報表 Ø 各廠區能源績效 指標 用電需量及電價分析 Delta Confidential 能源績效指標(EnPI)分析 VB Script 廠區資訊 (面積/產量 /班別/ 工時/產值…) 運算點位 能源績效指標(EnPI) 機台嫁動率、百萬產值能耗、設備運轉效率(COP)、單位面積能 耗密度、單位員工能耗密度、單位產量能耗密度…. 彈性建立/監測各種能源績效指標 Ø 除系統內建常用之能源績效指標，通過腳本(VB scr

络虽在时延和带宽性能上实现显著突破，但商用部署中仍暴露出多重短板与 潜在风险，部分关键场景存在业务中断隐患。 6G 作为下一代移动通信技术，对网络稳定性与可靠性提出了更高要求。 本白皮书聚焦核心网领域，汇聚行业专家的研究成果与实践经验，深度剖析 4/5G 商用网络事故带来的启示、前瞻性预判 6G 网络面临的可靠性挑战， 提出6G “零中断”网络（Zero-Outage Network, 1. 4/5G网络商用事故启示及6G可靠性挑战 2 1.1 4/5G 商用事故统计分析 随着 4G 和 5G 技术在全球范围内的商用推广，通信网络的规模和复杂性急剧 增长。近年来，全球通信网络中的重大故障事件也屡屡发生，给运营商和用户带 来了严重的影响。根据互联网公开数据和行业报告不完全统计，在 2021 年至 2024 年期间，全球通信行业发生了超过 66 起重大网络事故，影响范围广、恢复时间长、 业务中断时间长。88%的事故中断时长超过2个小时，50%的事故中断时长超过 5个小时，主要因为发现异常耗时长、人工定界、诊断、恢复耗时长。 1.2 4/5G 商用事故启示 1.2.1 技术演进启示 5G网络在商用与能力演进过程中暴露出的问题和影响，要求在6G设计之初充 分考虑并规避。  降低网络复杂度，减少故障风险和定位时长：5G网元和接口数量增加， 长链路交互增加了故障诊断/定位的耗时和难度，当网络信令风暴发生 后需要E2E协同控制才能有效恢复。

智慧养老管理系统解决方案 金中软件有限公司 2017 年 4 月 智慧养老管理系统解决方案 目录 1 建设背景.....................................................................................................................................1 1.1 社会背景 .......................6 7 广西金中优势.............................................................................................................................7 7.1 金中简介.............................. 建设 公益性养老服务设施，支持面向失能老年人的老年养护院、社区日间照料中心等设施建设。 智慧养老管理系统解决方案 2 / 94 2 系统概述 针对 XX 养老院老人情况管理与监护的需求，金中公司设计一套软硬件结合的应用系统 ——养老服务平台，该平台是以互联网、物联网技术为核心，紧扣政府管理部门、XX 养老 院的管理者以及老人、亲属等各方用户的需求，以“云服务”的方式提供给 XX 养老院，达

艺、流程的标准化和现代化”的重要发展方向。 1. 智慧中医的产业场景 从《规划》来看，智慧中医应用可分为智慧医疗服务、智能辅助诊断设备和 智慧中医药产业三个大类，其下又可细分为①中医经验传承、②中医诊断、③中 医非药物治疗、④中医处方及药房、⑤中医药研究、⑥中医药监管场景、⑦中医 院外管理等七个具体场景。 2 图 1. 智慧中医全场景地图 （资料来源：公开资料整理） 辅助做出更精准全面的诊断。 中医非药物治疗场景是指借助机器人、AI 实现针灸、推拿、刮痧、拔罐、音 乐疗法等中医适宜技术。 中医处方及药房场景指的是在诊断后，借助大数据和 AI 辅助药方的开立， 并在智慧中药房中完成处方的审核、调剂、煎煮。 中医药研究场景指的是运用大数据挖掘、AI 图像识别、自动化技术，对组 方合理配伍、药物有效成分、中药材科学种植、质量稳定性等进行研究，用现代 科学解读中医药学原理 医专家花费大量精力进行手工 标注，构建成本非常高，不依赖标注的神经网络技术作为机器学习领域的一个重 要分支也同样受到了大量研究者的重视，模糊计算、粗糙集等一些数学方法也被 应用到中医诊断的研究中。 在早期，研究者一般采用一种或两种技术来解决中医的智能诊断问题，随着 研究的深入和问题复杂度的增加，研究者发现采用多种技术更加有利于诊断问题 的解决，多种智能技术混合开始用于问题解决。