07 2025 档案
摘要:能源行业作为国民经济的基础性和战略性产业,正经历深刻变革。全球能源结构加速调整、"双碳"目标驱动下的绿色低碳转型、能源市场化改革深化以及数字化浪潮的冲击,共同推动能源企业向智慧化、精益化方向发展。本方案以“指标体系建设+AI数智应用”为核心路径,推动能源企业建立统一的数据底座、系统化的指标体系与智能
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摘要:在传统建筑施工场地,土石方管理长期以来主要依靠纸质台账来进行记录和管理。然而,这种管理模式存在着诸多棘手的难题,例如工作流程效率低下,记录信息容易出现偏差甚至失真,监督管理环节存在漏洞,以及在审计过程中面临诸多不便等诸多问题。 袋鼠云数智应用跟进建筑、工程行业的数字化转型大趋势,推出智慧工地土石方
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摘要:在企业数字化转型迈向深水区的今天,"指标驱动" 与 "智能治理" 已成为提升决策效率和业务韧性的核心抓手。然而,随着业务复杂度的指数级增长,单点工具和局部智能已难以支撑全局性治理的复杂需求。要真正实现指标的资产化沉淀、组织化运营与智能化应用,必须构建平台化架构为基础的数据治理体系。 本文将系统解读
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摘要:2025 年 AI 浪潮下,大部分企业都在追逐 "人机共生" 的目标,但 AI 进入业务现场后,系统隔阂、数据定义模糊等问题凸显,难以为经营提供可信答案。根源在于企业未建立以 "指标" 为核心的统一业务语言,再强的 AI 也束手无策。真正具备 AI 应用能力的组织,多先夯实数据与指标基础,再叠加智能
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摘要:2024 年《行业指标体系白皮书》发布后,袋鼠云始终聚焦企业经营管理与数据资产的连接机制,推动指标体系在各行业的深度建设与落地。时隔一年,伴随大模型技术的快速演进(尤其 2025 年初 DeepSeek 大模型的爆发催化了 AI 生态繁荣),“指标 + AI” 的融合已具备现实可行性,并正加速重塑企
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摘要: 2025年随着DeepSeek R1通用大模型的爆火,企业级AI应用元年正式来临。“AI Ready”这个词随之火了起来,但什么是AI Ready?是有了大模型接口,就是Ready?是买了GPU服务器,就能跑出结果?显然不是。 在袋鼠云看来,AI Ready不等于模型Ready,而是数据Read
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摘要:大模型作为数据库管理的新界面 现代大型语言模型(LLM)本质上是一个经过深度训练的智能知识库,其显著特征包括: 全领域知识覆盖:内化了包括MySQL、PostgreSQL、MongoDB等各类数据库系统的完整知识体系 语义理解能力:能够准确解析技术术语和自然语言混合表达的查询意图 上下文感知:可结合
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摘要:在数字化浪潮的冲击下,企业数据量呈爆炸式增长,大数据迁移成为企业优化数据架构、提升数据价值的关键举措。而 HDFS(Hadoop Distributed File System)作为分布式存储的基石,其数据迁移操作尤为重要。HDFS DistCp(分布式拷贝)工具因其高效、可靠的特点,成为众多企业进
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摘要:在当今数据驱动的商业环境中,SQL作为与数据库交互的核心语言,其编写效率和质量直接影响着企业的数据决策速度和系统性能。然而,我们在长期的企业服务实践中发现,数据库开发人员普遍面临以下痛点: SQL性能问题频发:约65%的性能问题源于低效SQL,但开发人员缺乏专业的优化指导 知识传承困难:复杂的业务S
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