企业数智化转型之路 ——智能化数字平台建设及应用实践电子书

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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 构建智能数字化平台——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

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

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

10.1.2 基于智能化数字平台的智能运维解决方案

10.1.3 电信运营商智能化数字平台实践效果

10.2 药企智能化数字平台的应用实践

10.2.1 药企数智化平台概述

10.2.2 基于智能化数字平台的带状疱疹诊疗解决方案

10.2.3 带状疱疹中医药智能平台实践效果

10.3 治安领域社交网络应用实践

10.3.1 社交网络分析面临的问题

10.3.2 基于智能化数字平台的社交网络分析解决方案

10.3.3 治安智能化数字平台实践效果

10.4 畜牧养殖智能运维应用实践

10.4.1 奶牛养殖面临的问题

10.4.2 基于智能化数字平台的智慧牛场解决方案

10.4.3 智慧牛场数字平台实践效果

10.5 污水智能监测应用实践

10.5.1 污水监测面临的问题

10.5.2 基于智能化数字平台的污水监测解决方案

10.5.3 AI视觉赋能污水监测实践效果

10.6 互联网企业舆情分析应用实践

10.6.1 舆情分析面临的问题

10.6.2 基于智能化数字平台的舆情分析解决方案

10.6.3 互联网智能化数字平台实践效果

参考文献