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人工智能如何改变仪表板设计

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人工智能 (AI) 正在改变几乎每个行业,仪表板的设计也不例外。传统上,仪表板需要大多数手动配置——这是一个耗时的过程,需要学习——越难越好。然而,它极大地改变了仪表板的设计、使用和理解方式,从而使它们变得更智能、更直观、响应速度更快。

另请阅读:培养整个组织的数据素养

1. 数据集成和处理的自动化

人工智能仪表板可以自动收集和组合数据,从各种来源提取信息并实时组织。这大大节省了用于手动输入数据和消除人为错误的时间,而人为错误始终是手动流程的威胁。通过人工智能算法进行即时清理和处理,用户可以更多地关注决策而不是数据管理。

2. 更好的个性化

借助人工智能,仪表板可以了解并适应您的用户行为和偏好。机器学习算法根据个人角色、优先级和过去的交互调整数据显示。例如,营销经理的 KPI 可能与财务分析师的 KPI 不同,仪表板会通过自动下划线突出显示此类重要数据:

3. 预测分析和洞察

支持人工智能的仪表板不仅可以报告过去的数据,还可以预测分析。它利用机器学习分析过去的趋势和模式来预测未来场景的结果。这种可预测性将使公司能够做出更主动的决策,并为面对挑战或机遇做好更好的准备。

4.自然语言处理交互

借助自然语言处理的强大功能,支持人工智能的仪表板支持简单的语言问题,以便处理数据;用户不再需要浏览冗长而复杂的数据集。例如,用户可以提出诸如“上个月的销售趋势是什么?”之类的问题。并可以立即得出可操作且可理解的见解。

5. 数据可视化优化

人工智能增强了数据在仪表板上的表示方法。由于对用于使数据更清晰的图表和图形进行了这种分析,人工智能算法可以提供或自动使用最佳方法,以更易于理解的形式向用户可视化有用的复杂数据。

结论

新一波的人工智能浪潮通过数据简化、个性化增强、可分析预测分析、改进交互性和增强数据可视化流程,始终彻底改变仪表板的呈现方式。所有这些发展带来的仪表板可以直观地影响业务领导者做出更明智的决策。

云游戏的未来

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娱乐领域的一项突破性发明是云游戏。由于云的功能,玩带有大量图形的游戏不再需要昂贵的装备。相反,游戏玩家现在可以通过直接流式传输到智能手机、平板电脑和廉价电脑等小工具来体验和访问游戏内容。此举预示着游戏行业和娱乐业的整体未来将发生重大转变。

云游戏的基础知识

云游戏,也称为游戏即服务 (GaaS),通过云服务器提供游戏。玩家无需将游戏下载到设备上,而是直接从云端传输游戏。此过程类似于 Netflix 等流媒体服务,但用户流媒体不是电影或电视节目,而是视频游戏。繁重的计算是在远程云服务器上完成的,这些服务器在将游戏传输到玩家的设备之前处理游戏的图形、处理和渲染。

另请阅读:云数据湖与数据仓库:哪个是最好的?

云游戏的主要优势

其主要优势在于可访问性。用户不再需要昂贵的游戏机或游戏电脑来玩高质量的游戏。稳定的互联网连接和基本设备足以玩一些图形最密集的游戏。这使得游戏向更广泛的受众开放,特别是在游戏硬件昂贵得令人望而却步的地区。

另一个好处是点播游戏的便利性。它消除了耗时的下载和更新的需要。玩家无需安装即可立即开始游戏。随着游戏尺寸越来越大(有些达到数百GB),这对于寻求快速访问的游戏玩家来说是一个显着的优势。

5G 和边缘计算的作用

为了云游戏的蓬勃发展,低延迟至关重要。延迟,或者说玩家在游戏中进行输入所需的时间,可能是基于云的服务中的一个主要问题。对于传统的互联网连接,高延迟可能会扰乱游戏玩法并导致令人沮丧的延迟。然而,随着 5G 网络的推出和边缘计算的兴起,这变得更加可行。

5G 提供高速、低延迟的互联网连接,大大缩短了用户输入和服务器响应之间的时间。这对于第一人称射击游戏或竞技性多人游戏等类型至关重要,在这些游戏中,即使是几毫秒的延迟也会影响性能。边缘计算可以在距离玩家设备较近的地方而不是在遥远的服务器上处理数据,从而进一步最大限度地减少延迟,从而提供增强的游戏体验。

云游戏平台

多家科技巨头已进入云游戏市场,各自拥有自己的平台。谷歌的 Stadia、微软的 Xbox Cloud Gaming(以前的 Project xCloud)和 NVIDIA 的 GeForce Now 都是其中最突出的。这些平台允许玩家将游戏流式传输到各种设备,包括智能手机、平板电脑和智能电视。每个平台都有其独特的方法,具有不同的订阅模式和游戏库。

Google Stadia 提供订阅服务,用户可以单独购买游戏,类似于传统游戏机。另一方面,微软的 Xbox 云游戏与其 Xbox Game Pass 订阅集成在一起,可以按月付费访问轮换的游戏库。 NVIDIA 的 GeForce Now 允许用户从 Steam 等热门数字商店流式传输他们已经拥有的游戏。

云游戏面临的挑战

虽然云游戏提供了许多优势,但它也面临着重大挑战。其中最主要的是对稳定、高速互联网连接的要求。在互联网基础设施有限的地区,这可能不可行。这些地区的用户可能会遇到高延迟,导致游戏延迟和无法玩。即使在发达地区,互联网速度和数据上限也会限制访问。

带宽是另一个问题。流式传输高质量游戏可能会消耗大量数据,尤其是在 4K 分辨率下。例如,Stadia 每小时最多可以使用 20GB 的数据来进行 4K 游戏。对于数据有限的用户来说,这可能会出现问题,从而使其在互联网昂贵或受限的地区缺乏吸引力。

另一个挑战是游戏所有权问题。在云游戏模式中,玩家通常并不“拥有”他们玩的游戏。这与传统的实体副本或下载形成鲜明对比,在传统的实体副本或下载中,用户可以长期访问他们的游戏,甚至可以离线访问。如果云游戏服务关闭,玩家可能会无法访问所有购买的游戏。

对游戏业的影响

云游戏有可能颠覆传统游戏行业。它降低了玩家和开发者的进入门槛。游戏开发者可以覆盖更广泛的受众,而不受硬件限制的限制。此外,云游戏平台的订阅模式(类似于 Netflix 的电影)可能会改变游戏的消费方式,从一次性购买转变为持续的基于订阅的访问。

此外,向云游戏的转变可能会影响未来游戏的设计。开发人员可能会专注于让游戏在不同的设备和平台上更易于访问和扩展。这可能会带来更多的跨平台多人游戏,让玩家无论使用什么硬件都可以进行连接。

云游戏的未来展望

随着互联网基础设施的不断完善和5G的普及,未来看起来充满希望。更新、更强大的服务器,加上人工智能和机器学习的进步,将进一步增强云游戏体验。这可能包括实时缩放等功能,其中云服务器根据玩家的设备和连接速度自动调整游戏的图形设置。

此外,将虚拟现实(VR)和增强现实(AR)集成到云游戏中也是一个令人兴奋的前景。通过将 VR 和 AR 所需的繁重处理工作转移到云服务器上,普通消费者可以更容易地使用这些技术,而不再需要昂贵的硬件设置。

云游戏与娱乐融合

云游戏还标志着游戏与其他娱乐形式更广泛的融合。 Netflix 和 Amazon Prime 等流媒体服务已经在尝试互动内容,例如“选择你自己的冒险”电影。随着云游戏平台的发展,游戏和传统娱乐之间的界限可能会继续模糊。

此外,这些平台可以充当社交中心。它们允许玩家直播游戏过程、与观众互动以及与其他人实时协作。这方面可以进一步融合游戏、社交媒体和现场娱乐之间的界限,使云游戏平台不仅可以玩,还可以一起分享和体验内容。

结论

云游戏比以往任何时候都更具可扩展性和可访问性,复兴了娱乐的未来。它提供流畅、按需的游戏体验,并消除了硬件限制。随着 5G、边缘计算和互联网基础设施的进步,预计它将得到显着发展。随着这项技术的发展,它将继续影响我们参与和玩游戏的方式,为玩家和整个娱乐行业带来新的机遇。

科技向善:华盛顿特区非营利组织如何利用数字工具产生社会影响

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华盛顿特区的非营利组织他们试图解决环境可持续性、医疗保健和教育不平等等紧迫的社会挑战,现在主要由技术驱动。这些组织可以通过实施尖端技术解决方案来覆盖更多受众、优化运营并最终改善其服务的社区。以下是华盛顿特区非政府组织如何利用数字技术推动积极变革。

基于数据的决策

非营利组织可以使用的最有效的工具之一就是数据。华盛顿特区的组织正在利用数据分析来做出明智的决策,以推进他们的目标。非营利组织可以使用 Tableau 和 Power BI 等工具监控筹款工作、评估计划成功并确定社区需求。他们可以根据这些数据的分析进行战略调整,优化资源分配和影响。例如,为了确保外展工作重点突出并取得成功,解决无家可归问题的团体可以利用数据来绘制最需要援助的地区。

捐助者互动和数字筹款

华盛顿特区的非营利组织正在适应数字革命,同时保持传统的筹款做法。非营利组织可以使用 Classy、Donorbox 和 GoFundMe 等平台与捐助者在线互动,这使得通过各种方式接收捐款变得更加简单。除了使非政府组织能够举办虚拟活动外,具有实时捐款跟踪功能的社交媒体活动也使筹款变得更加平易近人、更具包容性。通过使用这些数字技术,组织现在可以联系世界各地或华盛顿特区当地的支持者

在线聚会和社区参与

疫情让虚拟活动成为慈善运作中不可或缺的一部分。 DC 组织正在使用 Zoom、Microsoft Teams 和 Eventbrite 等平台举办研讨会、会议和筹款活动。这些虚拟聚会为非政府组织提供了与更多、更多样化的受众互动的机会,超越了地域限制。虚拟平台还有助于包容以前因财务或地理限制而被边缘化的人们,从而提高社区的支持和参与。

使用社交媒体提高认识和宣传

社交媒体是游说的重要工具,华盛顿特区的组织正在成为利用 LinkedIn、Instagram 和 Twitter 等网站推进社会事业的专家。非营利组织可以直接与立法者互动,动员支持者,并通过精心策划的活动传播他们的信息。这些平台使非政府组织能够实时推动变革,对于提高从环境保护到社会正义等各种主题的认识至关重要。社交媒体的病毒式传播还可以将地区问题提升为全国性讨论,使非政府组织能够产生更大的影响。
另请阅读https://www.womentech.net/en-at/how-to/leveraging-technology-social-impact-2

基于云的项目管理和协作

由于团队经常分散且远程操作,Google Workspace、Slack 和 Asana 等基于云的技术对于 DC 组织来说已变得至关重要。借助这些工具,团队可以更有效地协作和沟通,这也有助于团队保持组织和联系。非营利组织可以利用云存储选项来协调项目、安全地交换文件,并确保每个人在任何地方都致力于实现相同的目标。由于数字协作的变化,非营利组织现在变得更加高效,这为他们的目的腾出了更多的时间和资金。

自动化和人工智能提高运营效率

非营利组织正在受益于自动化和人工智能,以简化重复性活动,并让人们有时间从事高影响力的项目。华盛顿特区的非营利组织正在采用人工智能驱动的聊天机器人来增强客户支持、响应常见问题并协助用户完成提交捐款等任务。电子邮件外展和日程安排等日常管理事务可以通过自动化工作流程处理,从而节省时间。非营利组织可以通过使用人工智能来扩展其运营并更有效地工作,而无需增加大量成本。

移动方法对地面的影响

DC 组织的另一个革命性工具是移动应用程序。由于很大一部分人口使用手机访问互联网,移动解决方案保证了有需要的人可以获得服务。专门从事医疗保健、教育和社会服务的非营利组织正在开发直接向用户手机提供基本资源的移动应用程序。例如,应用程序可以将用户连接到其所在地区的食品银行、医疗机构或庇护所,只需按一下按钮即可提供必要的资源。对于在现场运营的组织来说,移动技术不仅可以提高可访问性,还可以改善服务交付。

结论

华盛顿特区的非营利行业在数字时代蓬勃发展,并利用技术实现公益事业。数字技术在实现社会影响方面发挥着至关重要的作用,这些组织正在通过数据驱动的决策、移动解决方案和人工智能驱动的效率来证明这一点。

训练人工智能聊天机器人以实现有效的客户互动

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人工智能聊天机器人通过提供即时支持和增强用户体验正在彻底改变客户服务。然而,这些聊天机器人的成功很大程度上取决于它们的训练程度。人工智能聊天机器人的有效培训对于确保它们提供准确、类似人类的响应并无缝处理各种客户询问至关重要。那么,开发高性能人工智能聊天机器人需要什么?让我们深入探讨使聊天机器人训练取得成功的关键策略。

为什么训练人工智能聊天机器人很重要

人工智能在客户交互中的兴起使得企业必须拥有能够精确响应的聊天机器人。训练人工智能聊天机器人不仅仅是编程。它包括教他们了解客户需求、处理不同的输入并提供解决方案。随着客户期望不断提高,这一点尤其重要。训练有素的聊天机器人可以提高客户满意度,从而提高参与度和品牌忠诚度。

另请阅读:用于 Web 开发的 6 大人工智能工具

有效聊天机器人培训的关键要素

自然语言处理(NLP)

聊天机器人必须准确理解和解释人类语言。 NLP 帮助人工智能聊天机器人理解俚语、习语和复杂短语,确保它们有效地做出响应。

持续学习

成功的聊天机器人会不断更新新数据。随着客户交互的发展,聊天机器人需要适应和改进其响应,使人工智能聊天机器人的培训成为一个持续的过程。

个性化

客户期望得到个性化的响应。训练有素的人工智能聊天机器人应该从之前的交互中收集见解,并根据客户偏好定制响应。

错误处理

没有一个聊天机器人是完美的。然而,有效的培训可确保聊天机器人能够顺利处理错误,并在必要时将用户重定向到人工代理,从而改善客户体验。

训练有素的人工智能聊天机器人的好处

当企业有效地投资培训人工智能聊天机器人时,他们会享受到许多好处。聊天机器人缩短了响应时间,使企业能够提供 24/7 支持。这会提高客户满意度和运营效率。此外,经过培训的聊天机器人可以处理广泛的查询,减少人工干预的需要并降低成本。

结论

客户服务的未来越来越依赖人工智能,而培训人工智能聊天机器人是这一转变的基石。通过专注于自然语言处理、持续学习和个性化,企业可以创建提供无缝客户体验的聊天机器人。今天投资聊天机器人培训可以为客户参与度和满意度带来持久的好处。

利用大数据进行智慧城市和城市规划

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随着城市不断发展,基础设施面临的压力不断增加,同时需要确保城市不会拥堵并以更好的方式管理资源。大数据已成为智慧城市发展的关键推动因素,为城市规划者提供将曾经被视为问题转化为机遇所需的工具。利用实时数据和预测分析可以使城市更加高效、可持续和宜居。

另请阅读: Excel 数据分析的隐藏功能

优化交通运输系统

交通运输管理也是大数据发挥作用的非常重要的领域之一。作为新千年的城市,城市严重依赖交通中的传感器、GPS 数据和摄像头来收集交通移动和公共交通使用情况的实时数据。数据分析可确保城市规划者优化对交通信号灯的控制、减少拥堵程度并改善公交路线。因此,这减少了出行所需的时间,并减少了排放,从而提供了更可持续的城市环境。

加强公共服务

大数据使城市官员能够准确了解公共服务的使用方式以及需要改进的地方。例如,可以通过分析废物处理模式来确定最佳收集路线,从而改进废物收集。例如,智能电表的数据使城市能够监控能源消耗,从而能够实施节能所需的举措。

加强公共安全

公共安全是大数据变得非常重要的另一个关键领域。然后,智慧城市能够利用监控系统、社交媒体和紧急服务等,更有效地预测和应对可能发生的事件。通过对犯罪热点进行预测分析,可以更有效地应用资源,从而实现更快的响应和更安全的城市空间。

城市可持续发展

城市规划者可以利用大数据通过分析环境数据来制定任何可持续发展战略。它将涵盖空气质量、用水和土地利用。所有这些见解可帮助规划者根据城市可持续发展计划设计建筑、公园和可再生能源系统。

大数据是建设智慧城市的核心。正是通过这项技术,才能以足够的方式创建高效、响应迅速且可持续的城市空间,以适应不断增长的人口。

探索复杂系统的 AutoML 2.0

机器学习 (ML) 是一个不断发展的学科。非专家在几乎不需要人工干预的情况下创建机器学习模型的能力可以归因于 AutoML(自动化机器学习)的兴起。但随着数据和模型的复杂性的增加,对更复杂自动化的需求也随之增加。介绍 AutoML 2.0,这是一种为解决当代机器学习系统的复杂问题而创建的尖端方法。

AutoML 的演变

AutoML 1.0 专注于自动化基本步骤,例如数据预处理、模型选择和超参数调整。它使机器学习变得易于使用并缩短了机器学习解决方案的上市时间,从而彻底改变了机器学习。然而,在处理大型、复杂的数据集或医疗保健、金融和机器人等领域对定制模型的需求时,它存在局限性。

AutoML 2.0 超越了传统的自动化。它集成了神经架构搜索 (NAS)、元学习和迁移学习等先进技术。这些创新使其能够处理更复杂的任务,例如深度学习模型优化和自定义管道创建。其结果是更强大、可扩展且高效的机器学习解决方案。

AutoML 2.0 的主要特性

神经架构搜索 (NAS)

NAS 自动化神经网络的设计,找到优于手工设计模型的最佳架构。这对于计算机视觉和自然语言处理(NLP)中的深度学习应用至关重要。 NAS 消除了试错方法,从而减少了时间和计算成本。

元学习

元学习通常被称为“学会学习”,它使模型能够快速适应新任务,从而增强了 AutoML 2.0。它根据以前的经验优化算法,使其成为数据不断变化的动态环境的理想选择。元学习在强化学习场景中特别有效。

迁移学习集成

迁移学习使用预先训练的模型来解决新的相关问题,从而显着加快学习过程。 AutoML 2.0 利用迁移学习来减少数据需求和培训时间。这在标记数据有限的领域(例如医学成像)尤其有价值。

阅读有关迁移学习的技术和实际应用的

大规模超参数优化

AutoML 2.0 结合了先进的超参数优化方法,例如贝叶斯优化和遗传算法,这对于复杂的 ML 流程至关重要。这些技术更有效地搜索巨大的参数空间,从而产生既准确又计算高效的模型。

端到端管道优化

传统的 AutoML 工具单独优化各个组件。 AutoML 2.0 优化了从特征工程到模型部署的整个机器学习流程。这种整体方法减少了集成问题,并确保管道的每个阶段都有助于整体性能。

AutoML 2.0在复杂系统中的应用

AutoML 2.0 不仅仅是升级;对于需要自适应、可扩展且高效的机器学习解决方案的复杂系统来说,这是必需的。

卫生保健

在医疗诊断中,AutoML 2.0 定制深度学习模型来检测医学图像中的异常情况,即使数据有限。它通过自动化基因组数据分析加速个性化医疗的发展。

金融

在金融市场中,AutoML 2.0 优化了算法交易、欺诈检测和风险评估的模型。它动态地适应市场变化,确保策略在波动的情况下保持相关性。

制造业

在智能工厂中,AutoML 2.0 可实现预测性维护、质量控制和机器人技术的自动化,从而减少停机时间和运营成本。它适应新制造工艺的能力使其成为工业 4.0 不可或缺的一部分。

关键挑战和前进之路

尽管 AutoML 2.0 潜力巨大,但仍面临挑战。高计算成本是一个重大障碍,特别是对于 NAS 和元学习而言。确保模型的可解释性和透明度仍然是另一个关键问题,特别是在医疗保健和金融等受监管行业。

未来在于与量子计算、联邦学习和边缘人工智能等其他新兴技术的集成。受量子启发的算法可以进一步加速 NAS,而联邦学习可以通过保持数据本地化,使 AutoML 能够在隐私敏感的环境中工作。

我们还可能会看到零样本学习的进步,其中模型可以推广到新任务,而无需任何特定于任务的训练数据。这将突破自动化机器学习所能实现的界限,使其更具适应性和可扩展性。

结论

AutoML 2.0 代表了自动化机器学习领域的重大飞跃。通过集成 NAS、元学习和端到端优化等尖端技术,它解决了各行业中 ML 应用日益复杂的问题。随着计算挑战得到克服,AutoML 2.0 无疑将成为一项基石技术,推动下一波人工智能驱动的创新浪潮。

下一代 AutoML 不仅仅涉及自动化;还涉及自动化。这是关于掌握复杂性。随着各行各业越来越依赖人工智能,AutoML 2.0 将在高级机器学习民主化方面发挥关键作用,使其比以往任何时候都更容易使用、更高效、更有影响力。

另请阅读: AutoML 如何使人工智能大众化

将 BI 与 ERP 和 CRM 系统集成以增强业务绩效

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在当今数据驱动的商业环境中,组织不断寻找提高生产力、获得新见解并在竞争中领先一步的方法。实现这些目标的一种有效方法是将商业智能 (BI) 与 CRM 和企业资源规划 (ERP) 系统集成。这种集成通过弥合数据收集、处理和可操作见解之间的差距,改善决策和整体业务绩效。

BI、ERP 和 CRM 集成的力量

CRM 系统处理客户联系和联系,而 ERP 系统处理财务、采购和供应链运营等基本公司职能。两者都会产生大量数据,当与 BI 技术相结合时,可以将非结构化数据转化为有洞察力的知识。由于各种技术的集成,企业现在可以看到运营情况,这增强了对客户行为和流程的洞察力。

BI 工具与 ERP 和 CRM 的集成有助于自动数据收集、分析和可视化,使组织能够更快地做出数据驱动的选择。综合能力提供了企业的全面视角,增强了识别前景和解决障碍的能力。

将 ERP 和 CRM 系统与 BI 相结合的优势

更好的决策:将BI 解决方案置于 ERP 和 CRM 系统上时,可以实现实时报告和复杂的分析。决策者现在可以访问有关销售成功、客户趋势和运营效率的最新数据,从而促进更快、更明智的决策。

提高生产力:通过消除不必要的程序并减少数据差异,集成可以优化业务运营。组织可以通过简化流程、自动化报告来提高生产力,并通过访问集中数据来减少人工数据输入错误。

360 度客户视角:通过将 CRM 系统的功能与 BI 工具相结合,雇主可以更深入地了解客户的行为、品味和需求。这可以提高忠诚度、提高客户满意度并实现个性化互动。

改进的规划和预测:企业可以利用 ERP 系统的集成数据和商业智能技术的预测分析来预测市场需求、优化库存管理并进行数据驱动的预算分配。由此产生更精确的风险管理和财务规划。

部门间合作:由于 BI 集成提供了单一的数据来源,因此它促进了部门协作。销售、营销、财务和运营团队可以访问和分析相同的数据,确保与公司目标保持一致。

克服集成的障碍

尽管有许多优点,但将 BI 与 ERP 和 CRM 系统集成时仍存在一些困难。

数据兼容性:由于不同的系统可能以不同的形式存储数据,因此必须建立一致的数据结构以实现无缝集成。为了防止集成问题,组织需要确保 ERP、CRM 和 BI 系统中的数据可互操作。

系统复杂性:将 BI 工具与当前 CRM 和 ERP 系统集成可能很困难,并且需要技术知识。制定明确的集成策略并指派经验丰富的专家来管理技术部分至关重要。

用户采用:所有团队都需要接受新系统才能充分利用 BI 集成。为了促进更广泛的采用,适当的培训和有关集成优势的明确信息至关重要。

成功整合的最佳方法

企业应遵守这些建议的原则,以成功集成 BI、ERP 和 CRM。

明确的目标:建立明确的集成目标,例如更好的报告、更深入的客户洞察或更简化的流程。

选择正确的工具:确保您的 ERP 和 CRM 系统与 BI 工具兼容。您使用的技术应该是可扩展的、适应性强的,并且能够处理您公司产生的数据量。

注意数据质量:在开始集成过程之前,请确保您的数据正确、干净且最新。数据质量问题可能会降低 BI 见解的实用性。

提供培训和支持:为您的团队提供使用互联系统和利用 BI 见解所需的工具和培训。

结论

想要在瞬息万变的市场中提高绩效并保持竞争力的企业可能会通过将 BI 与 ERP 和 CRM 系统集成而获得巨大成功。企业可以利用数据改进决策、获得更深入的见解并简化运营。

引导向云和敏捷实践的转变

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向云和敏捷实践的转变改变了企业运营、创新和发展的方式。随着越来越多的组织拥抱数字化转型,对更快、更灵活的解决方案的需求变得至关重要。这种转变不仅仅是采用新技术,而是改进整个业务运营方法。从加强协作到缩短上市时间,企业都看到了巨大的好处。但如何顺利地完成这一转变呢?

迁移到云的好处

转向云技术的主要原因之一是它提供的可扩展性。企业可以根据需求轻松调整资源,帮助降低成本并避免过度配置。云还确保可以从任何地方访问数据,从而提高团队生产力。此外,灾难恢复和安全协议在云环境中更加强大,让数据保护更加安心。

另请阅读:利用云和生成式人工智能构建未来

为什么敏捷方法很重要

敏捷实践优先考虑灵活性和以客户为中心的开发。它们使团队能够快速适应变化,这在当今快节奏的市场中至关重要。通过敏捷方法,企业可以逐步交付价值、更快地接收反馈并持续改进产品。敏捷实践促进跨部门协作,培育创新和团队合作的文化。

克服向云和敏捷实践转变的挑战

虽然向云和敏捷实践的转变提供了显着的优势,但它也带来了挑战。安全问题、整合问题和对变革的抵制是常见的障碍。为了克服这些问题,企业必须投资于培训,建立清晰的沟通,并确保他们拥有实现无缝过渡的正确工具。

结论

对于任何希望保持竞争力的组织来说,拥抱向云和敏捷实践的转变至关重要。云提供可扩展性和安全性,而敏捷实践则促进适应性和协作。通过直面挑战并采用这些现代战略,企业可以释放新的增长和创新机会。

最新的网络钓鱼诈骗:要注意什么

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此类网络钓鱼攻击的恶意行为仍在继续,并且随着时间的推移变得越来越复杂。一些新的网络钓鱼攻击的目标如下。

另请阅读:针对医院和患者的网络钓鱼攻击

1. 网络诈骗

此类网络钓鱼通过短信攻击手机。诈骗者将自己伪装成来自银行或送货服务等有效组织的电话,以迫使收件人点击链接或提供个人数据。

2. 语音钓鱼

电话钓鱼电话是由诈骗者拨打的,他们通常假装代表公司或其他政府机构。有时,他们会使用欺骗性的电话号码拨打电话,表明所使用的电话号码是合法的,以欺骗受害者泄露秘密信息。

3. 鱼叉式网络钓鱼

这是一种针对性很强的网络钓鱼形式,其中个性化电子邮件被发送给选定的个人、组织或任何其他实体。诈骗者可能会研究他们的目标,以收集可用于使他们的攻击更有说服力的信息。

4. 商业电子邮件泄露 (BEC)

此类网络钓鱼攻击主要针对企业,采用虚假电子消息的形式,这些消息似乎来自组织的高管或其他高级官员。诈骗者可能会发送虚假电子邮件来请求电汇或类似的资金转账。

5. 社交媒体网络钓鱼

这涉及利用社交媒体来瞄准和欺骗潜在的受害者。攻击者创建虚假或劫持帐户,发布恶意链接或消息。

如何保护自己

您可以尝试以下几种方法来保护自己免受网络钓鱼诈骗。

  • 警惕可疑的未经请求的电子邮件、短信或电话
  • 切勿点击任何来源不明的链接或附件
  • 在提供任何个人信息之前,请仔细检查发件人的身份
  • 为您的每个在线帐户使用强大而独特的密码
  • 启用双因素身份验证(如果可用)
最后的话

使用最新的安全补丁更新您的软件和操作系统。其次,人们会说,了解正在进行的网络钓鱼诈骗肯定有助于采取主动措施,免受此类网络钓鱼攻击。