在2023年汽车行业数字化应用调研中，对于企业数智化战略的下一步，超过半数的调研结果包括了“智能决策”。而对于数智化建设挑战的问题，比较集中的选项包括“数据管理”、“缺乏场景及模型经验”、“缺乏数字化...

在2023年汽车行业数字化应用调研中，对于企业数智化战略的下一步，超过半数的调研结果包括了“智能决策”。而对于数智化建设挑战的问题，比较集中的选项包括“数据管理”、“缺乏场景及模型经验”、“缺乏数字化...

我们经常在一些文章中看到、包括一些数字化的专家、大咖也经常在各种场合中提到： 需要的是技术与业务的融合!理论上来说没毛病，确实需要如此进行，但现实是在大部分传统企业中却难以实现

火箭技术是马斯克发明的吗?不是。电动汽车是马斯克发明的吗?不是。如果按照我们以前的理解，只有技术创新才是创新，马斯克就算不上优秀的创新者，因为他大部分时间都在考虑降低成本，而且追求极致。

数智化浪归根到底，是从价值链本身去看，梯度地进步与前进，不用瞄准标杆，有样学样。

A公司是一家科技初创企业，其数据领域却是按照传统的商业智能框架开始的，A公司数据架构基于批量ETL(提取、转换和加载)管道来提取和处理数据;操作数据存储(ODS)作为暂存区域和最终数据仓库结构，细分为数据集市，...

2023年即将过去，这一年与圈内朋友交流，大部分都是摇头叹息，看的出来大家的数字化做的异常艰难，企业受市场影响削减了数字化的投入，软件公司为本就不多的订单争得头破血流，即使中标了，也面临回款难的问题。

随着企业的市场经济成分越来越高，从“人治”走向“法治”的步伐也越来越快。但是在这个过程中，由于权力系统运作规范程度不一，对企业资源的配置形成了不大不小的障碍，即使是那些改制已经到位的企业，在转型中...

随着现代数据堆栈的兴起，所有业务数据现在都集中到云数据湖和数据仓库中。这使得团队可以更轻松地连接和分析不同的数据集，无论是产品、营销、销售还是财务数据。但它也可能给组织中负责制定数据治理策略的人员...

不管是技术的专业性还是业务的专业性成为了信息部门与业务部门、领导层之间巨大的沟通鸿沟，所以信息部门不得不用大量的沟通成本来解释“数字化是什么”这个看似简单但却复杂的的概念。