企业数智化转型之路 智能化数字平台建设及应用实践
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天津西青
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作者杨明川 等 编
出版社机械工业出版社
ISBN9787111706373
出版时间2022-07
装帧平装
开本16开
定价89.9元
货号1202680241
上书时间2024-12-28
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商品详情
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作者简介
钱兵，现任中国电信研究院AI研发中心能力研发总监、AI创新工作室负责人，美国营销国际协会大数据营销专家讲师，高校外聘专家讲师，发表SCI/EI/核心论文多篇。拥有10多年数据分析和挖掘工作经验，目前主要从事人工智能和大数据技术在网络AI、泛娱乐大数据、商业地理洞察等领域的研发工作。
目录
推荐序
前言
第1章 数字化与数智化
1.1 从数字化到数智化
1.1.1 数字化的概念和发展历程
1.1.2 数智化的概念及关键要素
1.1.3 数智化是数字化的全面升级
1.1.4 数智化的发展趋势
1.2 从数字化平台到智能数字化平台
1.2.1 数字化平台的概念及构成
1.2.2 数智化转型的基础——智能数字化平台
1.2.3 构建数智化生态体系
第2章 现有企业数字化平台的问题
2.1 算力资源缺乏统一规划
2.1.1 算力需求剧增
2.1.2 企业算力建设面临的问题
2.1.3 国家政策约束与支持
2.2 大数据平台功能繁杂
2.2.1 大数据平台构建思路
2.2.2 主流的大数据平台产品与服务提供商
2.2.3 大数据平台搭建面临的主要问题
2.3 AI能力调用缺乏体系
2.3.1 “烟囱式”低水平研发
2.3.2 AI能力共享不足
2.4 数据孤岛难打通
2.5 业务与AI能力难融合
2.6 知识积累与泛化能力缺乏
2.6.1 知识组织薄弱
2.6.2 知识泛化能力不足
第3章 构建智能化数字平台——建立企业数智化转型基础
3.1 智能数字化平台的目标
3.2 智能数字化平台设计思路
3.2.1 传统企业数字化技术体系
3.2.2 数智融合平台架构设计
3.3 智能数字化平台的技术实现
3.3.1 智能数字化平台的技术架构
3.3.2 智能数字化平台的建设
第4章 构建算力基础——建设具备AI能力的数据中心
4.1 什么是AI数据中心
4.2 AI数据中心的技术构成
4.2.1 基于多租户共享安全的GPU资源池编排器
4.2.2 基于RDMA的数据中心高性能网络
4.2.3 面向大吞吐量低延迟AI业务的异构算力加速卡
4.2.4 基于持久化内存的高性能存储
4.3 AI数据中心的建设
4.3.1 计算能力建设
4.3.2 网络能力建设
4.3.3 存储能力建设
4.3.4 软件系统建设
4.3.5 自身服务系统建设
4.3.6 机房场地建设企业数智化转型之路
第5章 构建数据处理能力——建设企业级大数据平台
5.1 企业级大数据平台的作用与建设原则
5.1.1 企业级大数据平台的作用
5.1.2 企业级大数据平台建设原则
5.2 企业级大数据平台的技术架构
5.2.1 企业级大数据平台技术框架
5.2.2 主流大数据技术
5.3 企业级大数据平台的搭建步骤
5.3.1 平台系统的搭建
5.3.2 采集与治理数据
5.3.3 数据存储
5.3.4 数据分析
5.3.5 引擎以及可视化呈现
5.3.6 与其他平台打通目录
第6章 构建AI应用能力——建设AI赋能平台
6.1 AI赋能平台的作用
6.2 AI赋能平台的技术架构
6.3 AI赋能平台的搭建
6.3.1 构建AI算力模块
6.3.2 构建AI框架模块
6.3.3 构建AI算法模块
第7章 构建数据关联能力——建立基于图技术的全局数据关联
7.1 什么是图技术
7.1.1 图存储技术
7.1.2 图计算技术
7.1.3 图表示技术
7.2 什么是数据关联能力
7.3 基于图的全局数据关联技术
7.3.1 基于图的全局数据关联技术优势
7.3.2 基于图的全局数据关联技术架构
7.4 构建基于图的全局数据关联能力
7.4.1 构建图数据库
7.4.2 构建图计算模型
7.4.3 构建图计算框架
第8章 构建场景融合能力——实现业务场景与AI技术融合应用
8.1 什么是场景融合
8.2 业务场景与AI技术融合的目的
8.3 构建业务场景与AI技术融合应用能力
8.3.1 了解真实用户需求
8.3.2 实现依据场景的需求建模
8.3.3 设计AI能力组合流程
8.3.4 构建AI应用评价体系
8.3.5 实现应用全流程优化
第9章 构建知识泛化能力——建设企业知识中台
9.1 什么是知识泛化
9.1.1 知识泛化的定义
9.1.2 知识泛化的意义
9.2 企业知识中台
9.2.1 企业知识中台的定位
9.2.2 企业知识中台的技术架构
9.2.3 构建企业知识中台
9.3 企业知识中台的未来展望
第10章 智能化企业数字平台应用实践
10.1 某电信运营商无线网络优化智能运维应用实践
10.1.1 无线网络优化面临的问题
……
内容摘要
本书针对数据和智能的深度融合问题提出了一体化的架构，并结合在一些领域的实践，提炼了数智融合的思路和方法，希望能够给对这个问题感兴趣的读者一些启示和借鉴。
本书的主要内容包括：第1、2章介绍数字化和数智化的基本概念与面临的问题；第3章提出数据智能融合的一体化技术架构；第4、5、6章分别从数据中心、数据平台、算法能力的角度介绍如何构建数智融合体系的基础设施；第7、8、9章分别从数据关联、场景融合和知识泛化的角度，进一步分析如何实现数智融合，包括其主要的技术和方法论；第10章通过六个实践案例对数智融合的方法体系做进一步说明。
本书适合关注数字化转型发展及应用趋势的企业CEO、CIO、CDO、从事数字化转型方案制定及实施的技术人员阅读借鉴。
主编推荐
详解企业数智化内涵，从数据到模型再到知识，发挥出数据*大化的价值。
提出数智融合的一体化架构，建设数智化转型基础设施，形成企业数智化转型的通路。
前沿AI技术引领，结合实践案例，分享以图技术实现数据的全局关联、场景融合及知识泛化。
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