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  • 那么,国内企业大数据分析战略成功的关键点在哪里呢? 据国内专业BI分析专家介绍,不同的企业大数据模式是不同的,优势也各不相同,其根本区别不在于模式本身而在于对企业大数据分析的掌握。如果企业能够像对待价格...

    无论是国内的企业大数据分析还是国外的企业数据分析,成功与否都存在很多关键点。掌握了这些关键点就能轻松成功,如果错过,那么,失败是必然的的。那么,国内企业大数据分析战略成功的关键点在哪里呢?

    据国内专业BI分析专家介绍,不同的企业大数据模式是不同的,优势也各不相同,其根本区别不在于模式本身而在于对企业大数据分析的掌握。如果企业能够像对待价格政策一样将企业大数据分析纳入到决策当中,那么,成功率将大大提高。

    一、加强数据项目管理
    之前也提到过,不同的部门之间有不同的观点,因此在对客户的维护方面也存在不同的见解。但是如果部门之间能够共享数据,那么,员工就可以更好的掌握客户脾性,进而更精确的分析客户,给企业带来订单。

    二、加大企业的管理层的参与
    通常情况下,企业在管理过程中不会过多的涉入到数据当中,因为企业管理层接触的层面要比普通员工更深一点,而用于决策、布局的数据必然是有价值的。而要想解决这个问题,最好的方法就是加大参与度,将企业大数据分析公开化,无论是员工还是管理层都积极参与,这样对降低成本、提升销售业绩有极大的帮助。

    三、设立比较灵活的企业大数据分析
    企业的发展不是一成不变的,以企业战略部署为参考,在部署之前,企业肯定要投入大量的时间调查需求与利害关系,同时还要评估技术的成熟性,进而做出更明智的决策。在这一方面,专业人士建议最好和终端用户一起,投资回报率非常高。在此,专业人士提醒大家一定要把握企业大数据分析的关键点,不要错失发展的好机会。

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  • 2011年写文章,分享一下~~~ 在过去一年,我负责会议中心项目管理和建设...事后总结会议中心项目经验,我认为该项目能够成功,有三个关键的因素:高效团队协作,维护良好客户关系以及部门领导大力支持...

    2011年写的文章,分享一下~~~

    在过去的一年,我负责会议中心项目的管理和建设。会议中心项目是一个公司内部的项目,由三个子系统组成:内部管理系统、会议注册系统和现场签到系统。在公司内部项目中,属于一个较大的IT项目。通过一年的努力,该项目获得了成功,得到了最终用户的认可。事后总结会议中心项目的经验,我认为该项目能够成功,有三个关键的因素:高效的团队协作,维护良好的客户关系以及部门领导的大力支持。

    一、 高效的团队协作

    在管理项目的过程中,我深知高效的团队协作对按时交付高质量的IT项目至关重要。所以,在项目执行过程中,我经常思考,怎样才能调动团队成员的积极性和潜力,同心协力的做好项目。我认为可以从以下三点努力:

    1. 思想意识上,创造一切条件,努力让每位同事发挥自己的特长和兴趣,以主人翁的态度帮助公司和业务用户解决问题。尽量做到每位同事愉快且富有成效的工作,解决问题的同时,也让自己获得成长。

    2. 从制度层面,保证每位员工可以自由的提出自己的观点和意见。例如:在分配任务时,切忌项目经理直接将任务分配给开发人员。而应该,通过专门的规划讨论会,由一线的开发人员自行评估工作量,然后再以专家判断的形式来判定评估的合理性。通过这种方式,可以让团队成员在团队中更有存在感。管理学里面有很著名的X理论和Y理论,我觉得IT项目极大的依赖团队协作,应该以Y理论的理念来管理团队,推进项目执行。

    3. 借助业界优秀的项目管理工具来执行项目,好的制度需要借助优秀的工具才能更好的得到执行。在会议中心项目执行的过程中,我们通过Confluence来管理项目的需求和进度,通过JIRA来跟踪系统的质量情况。磨刀不误砍柴工,去年的经验告诉我,找到适合自己团队的项目管理工具对高效地推进项目执行非常重要。

    二、 维护良好的客户关系

    项目的成果最终会交给客户,毫无疑问与客户保持良好的互动关系极为重要。在会议中心的项目执行中,我们采取了三点措施来维护良好的客户关系。

    1. 学会倾听客户的心声。大家都知道,在IT业务系统中,客户绝对是业务领域的专家,但是,要明确一点,IT项目团队是提供合适的IT解决方案的专家。一定要分清楚这两点的,对我们与客户沟通时非常有用。在与客户进行需求沟通时,我们需要学会去理解客户的业务流程,并转化为计算机语言。对于如何通过信息技术来满足用户的需求,我们需要学会引导客户理解IT解决方案。

    2. 定期的组织团队成员和客户一起活动。会议中心项目有一个特点,它是一个公司内部项目,所以,我们的客户也是我们的同事。但是,我认为即使是对外的项目,也可以组织和客户一起活动。在会议中心项目执行的过程中,我们每两个月会组织一次活动,如:KTV,聚餐或者户外活动等。通过这些工作以外的事情,往往能够更好的建立项目团队和客户的互相信任。这对解决一些似是而非的问题,非常有帮助。

    3. 以快速迭代的方式,持续交付项目成果。这一条可能和项目特点有关系,会议中心是一个需求相对不确定的项目,所以快速的迭代非常有必要,这对降低项目执行风险,挖掘出客户的真正需求非常有帮助。如果项目朝着一个错误的方向发展,我们能够很快的发现,因为我们每两周会有一次系统演示。

    三、 部门领导的大力支持

    会议中心项目在执行过程中,得到了领导的大力支持和指导。大家都很清楚,领导对项目的支持与否,对项目所能获得的资源优劣至关重要,尤其是公司内部项目。如果才能获得领导的关注和支持?当然,项目本身的定位是一方面,但是,这中间也是有技巧可循的。会议中心项目在执行过程,采用了以下三点方式:

    1. 每两周定期邮件汇报项目进度。领导的事物繁多,如何能够让领导在繁忙的工作中了解到项目的进度,同时又不打断手中的工作。我认为,定期的邮件汇报制度是很好的手段之一。领导可以在方便的时候,查阅进度,并给予一些指导意见。

    2. 邀请领导一起参与项目重大会议。有时候,不是每次项目会议,领导都有时间参加。我认为,对于重大项目会议,一定要领导在场。理由有三:只有领导在场,做出的决策才能确保顺利执行;只有领导在场,才能保证领导一直能跟上项目的节奏,从而提供相应的帮助;也只有领导在场,才会给两到以尊重,他才能从内心对该项目关注。

    3. 及时汇报项目成果。我们的项目采用迭代的方式推进,对于取得的阶段性成果,及时向领导汇报,让他感觉到这个项目做的不错,是有意义的。才能保证后续项目

    以上是我去年一年项目管理的经验,其实每一点之间是互相联系的,做好任何一点,对推进另一点的工作非常重要。在此与各位一起分享。

    转载于:https://www.cnblogs.com/zhouwei0213/archive/2013/03/17/2964811.html

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  • AIoT成功的关键要素

    2020-09-01 17:27:37
    来源:中国工业和信息化本文发表于《中国工业和信息化》杂志2020年8月刊总第26期随着科技不断发展,一些在功能上具有相互补充作用技术正在不可避免地发生结合——例如,人工智能(AI)和...

    来源:中国工业和信息化

    本文发表于《中国工业和信息化》杂志2020年8月刊总第26期

    随着科技的不断发展,一些在功能上具有相互补充作用的技术正在不可避免地发生结合——例如,人工智能(AI)和物联网(IoT)。

    由于物联网的快速发展,企业可以使规模庞大的设备或“事物”实现网络连接和数据共享,并能够通过数据分析获取收益。由于AI能够从海量物联网数据中“学习”,从而快速做出决策并揭示深刻见解,因此对于任何希望扩展物联网价值的企业而言,AI都是一种必不可缺的分析能力。

    当前,已经有越来越多的人将AI与IoT结合到一起来看,AIoT作为各大传统行业智能化升级的最佳通道,已经成为物联网发展的必然趋势。本文将探讨AI和物联网(即AIoT)如何共同为各行各业的组织创造新价值。

    IoT:连接的艺术

    万物互联的迅速崛起

    1982年,卡内基梅隆大学将可乐机改装成为世界首个可连接的智能设备,该设备能够报告其库存情况以及新储存的饮料是否冰凉。几十年后的今天,我们生活在一个物联网多于人联网的世界里。不但如此,Business Insider Intelligence预计,到2025年,物联网设备的数量将超过550亿个,远高于2017年的90亿个。

    快速扩张的物联网技术将便携式设备、家用电器、汽车、制造设备和其他嵌入式电子设备、软件、传感器和执行器相连接,从而组成一张巨大的物联网网络,并能相互进行数据交换。从消费类可穿戴设备到工业机器和重型机械,这些相互连接的“物”可以向环境发出信号,能够被远程操纵和控制,并且能越来越多地自主做出决策并执行。

    目前来看,物联网几乎无处不在。它可以是一个家庭自动化系统,通过检测环境的改变自动调整恒温器或照明设备;它也可以是生产设备,能够及时提醒维护技术人员即将发生的故障;它还可以是车载导航系统,能够检测用户的位置并提供环境方向感知……此外,物联网还有很多应用案例。例如,用户可以将具有语音识别的设备作为个人数字助理,商业车队通过配备传感器来传达动态等。

    这个由相互连接的设备、人员和环境组成的生态系统产生了大量复杂的数据。例如,今天的汽车和卡车就像建立在车轮上的数据中心,大量配备的传感器可以监控从轮胎压力到发动机性能、部件健康状况、无线电音量、驾驶员动作——甚至是挡风玻璃上是否有障碍物或雨点等状态数据。一辆联网的汽车每小时能输出大约25GB的数据,而自动驾驶汽车每秒甚至可以输出多达1GB的数据。

    然而,连接和交换大量数据只是物联网故事的开始。

    从收集数据到智能连接

    智能连接设备一般由四层组成:物理元件,如机械和电气部件;智能元件,如传感器、处理器、存储器和软件;连接元件,如端口、天线和协议;自主分析,可以在边缘训练和运行AI模型。

    智能元件放大了物理元件的作用,反过来又被连接元件放大,从而实现监测、控制和优化。但就其本身而言,仅仅将事物进行连接并不会促进学习。连接为进一步的学习铺平了道路,但也只是基础。

    在最底层的应用方面,物联网设备生成的数据可以被用于触发简单的警报。例如,如果传感器检测到超出阈值的情况,像过热或振动,它就会触发警报,通知技术人员进行检查。而在一个更复杂的物联网系统中,则可能有几十个传感器监控到事物的方方面面。

    正是这些应用场景为设备的连接增加了价值,但是物联网的真正价值在于另一个更复杂的层次,这些价值会在物联网设备能够进行学习并自主决策时体现出来。

    例如,使用物联网数据检测故障的模型可以将机器控制推送给适合的由物联网驱动的执行器,以减少类似设备发生故障的可能性;自动驾驶车辆也可以将他们的经验传递给网络中的其他车辆。

    这些功能是物联网应用程序个性化需求的基础。作为人类,我们希望得到智能设备的单独对待,从而需要它们了解我们的习惯、行为模式和偏好。例如,可穿戴技术应该考虑监测运动员的动作,并在检测到其将受伤时发出信号。因为没有两个人的移动会完全相同,所以应用程序只有具备更好的个性化才有意义。再例如,零售商可以使用由物联网技术支持的相机进行物体检测以及机器学习,以便在适当的时刻向购物者提供量身定制的广告和优惠。

    随着机器变得越来越复杂,个性化的需求也变得越来越迫切。例如,相同品牌和型号的两件工业设备在不同条件下的性能可能不同,以相同的方法对待它们可能会错失提高运营效率、提高安全性和更好地利用资源的机会,因此需要以不同的方式使用。再例如,通过机器学习可以帮助操作人员确定特定生产运行的最佳机器集合,从而在车间内做出更好的决策。

    AI:无所不在地构建智能

    AI的演变

    AI是一门通过学习和自动化来模拟人类任务的训练系统的科学。借助嵌入式AI,机器可以不断适应新的输入并从经验中学习,还能在没有人工干预的情况下完成特定的任务。目前来看,AI已被广泛应用于面部识别、语音识别,AI在游戏中已经击败了人类国际象棋、围棋冠军。

    AI诞生于上世纪50年代,但直到最近几年随着物联网数据量、高速连接和高性能计算的爆炸式增长,它才真正在主流应用中占据了一席之地。

    现阶段,AI主要使用的是各种统计和计算技术。机器学习是AI的一个子集,它可以识别来自智能传感器和设备数据中的模式和异常。随着时间的推移,机器学习算法可以通过“学习”提供更准确的结果。因此,机器学习优于传统的商业智能工具,并且相较基于规则、阈值或计划的系统能够更快、更准确地进行操作预测。

    深度学习、计算机视觉、自然语言处理以及经过时间考验的预测或优化中的机器学习等技术,使AI成为了物联网不可或缺的重要补充。例如,AI可以将信号从噪声中分离出来,从而产生了先进的物联网设备,它还可以从与用户、服务提供商和生态系统中的其他设备的交互中学习。

    AI的潜力

    通过AI连接的智能设备和环境可以从更大的数据源网络(包括彼此)中学习,并有助于提高整体的智能化水平。各行各业中已经存在很多案例可以证明这种潜力:

    公用事业和制造商可以检测表现不佳的资产,并能在发生代价高昂或危险的设备故障之前进行预测性维护或自动关闭。

    数字孪生是对真实世界的虚拟模拟,它能够使工程师和操作人员分析现场设备的性能,同时最大程度地降低传统测试方法的成本和安全问题。

    零售商可以使用基于位置和环境感知的技术来检测店内情况,并将其与其他数据(如在线用户配置文件和店内库存)相结合,可以在客户进入商店时发送实时个性化优惠。

    无人机可以用以及时了解互联网或GPS无法到达的黑暗、闭塞的环境中的未知情况,并能用来调查如海上作业、地雷、战区或燃烧的建筑物等危险区域。

    机器人可以自主穿过仓库的过道,从货架上挑选零件或货物,将它们运送到正确的位置,并能避免沿途发生碰撞。协作机器人(“cobots”)可以与人类一起工作,从事繁重的搬运、舞台材料的组装或完成重复性的任务和动作。

    集装箱和牵引拖车可以监测温度、湿度、光照、重量分布、二氧化碳和氧气水平等条件,以保持负载的完整性,加快交货和检查的速度。

    远程监控设备可以提供家庭诊断,在需要干预时提醒护理人员,并提醒患者服用药物。

    城市可以在实体基础设施中部署连接的传感器,以不断监测能源效率、空气污染、用水、交通状况和其他生活质量因素。

    这种自适应、预测和“学习”的能力在工业物联网(IIoT)中尤其重要,因为系统故障和停机可能会导致危及生命或高风险的情况发生。

    AI+物联网成功的四个关键

    除了传感器、摄像头、网络基础设施和计算机等智能物联网的物理基础设施外,还有一些要素是成功部署AIoT的关键:一是思考并实时分析。使用事件流处理来分析运动中的各种数据,并确定哪些是最相关的。二是能够在云端、网络边缘或设备本身等应用程序最需要的地方部署智能。三是结合AI技术。对象识别或处理自然语言等AI功能具有非常高的价值,并能在协同作用中发挥关键作用。四是统一完整的分析生命周期,对数据进行流化、过滤、评分,存储相关内容、分析并使用结果持续改进系统。

    实时分析

    事件流处理在处理物联网数据时起着至关重要的作用,因为它能够完成以下几方面的任务:

    检测感兴趣的事件并触发适当的操作。事件流可以处理实时精确定位中的复杂模式,例如它可对个人移动设备的操作或银行交易期间的异常活动进行快速检测。监控汇总信息。事件流可以持续处理来自监控设备和传感器的数据,查找出可能存在问题的趋势、相关性或异常。智能设备可以采取补救措施,例如通知操作员、移动负载或关闭电机。

    清理并验证传感器数据。当传感器数据延迟、不完整或不一致时,可能是由于许多因素共同作用导致的。嵌入到数据流中的各种技术可以检测并解决此类数据问题,还能对即将发生的传感器故障或网络错误导致的错误数据进行清洗。

    实时预测和优化运营。高级算法可以持续对流数据进行评分,以便在瞬间做出决策。例如,可以在数据环境中分析有关火车的到达信息,并延迟另一趟火车的出发时间,以保证乘客不会错过换乘。

    在应用程序需要的地方部署智能

    前面描述的案例需要不断变化和移动的数据(例如自动驾驶车辆内驾驶员的地理位置或温度)以及其他离散数据(例如客户概况和历史购买数据)。这一现实要求分析以不同的方式应用于不同的目的。例如:高性能分析可以对静态、云端或存储中的繁重数据进行高效处理;流分析可对运动中的大量不同数据进行分析,这些数据中可能只有少量是我们需要的并只有短暂的价值,因此速度十分重要。例如发送有关即将发生的碰撞或组件故障的警报;边缘计算使系统能够在源头立即对数据进行操作,而无需暂停获取、传输或存储数据。

    在应用程序需要的地方部署智能是一种多相分析方法,要记住的关键原则是,并非所有数据点都是相关的,也不是所有数据点都需要发送并永久存储。分析基础架构必须灵活且可扩展,以支持当前和未来的所有需求。

    协同AI技术

    要用AIoT实现最高的回报,除了部署单一的AI技术外,还需要考虑其他方面。例如,可以采用多种AI功能协同工作的平台,将机器学习与自然语言处理和计算机视觉等进行协同工作。

    举例来看,一家大型医院的研究诊所结合了多种形式的AI,为其医生提供诊断指导。该诊所使用深度学习和计算机视觉对X线片、CT扫描和核磁共振成像进行识别,以确定结节和其他与人类大脑、肝脏有关的区域。该检测过程使用深度学习技术和卷积神经网络,这是一类通常用于分析视觉图像的机器学习。这种检测过程使用了深度学习技术和卷积神经网络,卷积神经网络是一种通常用于分析视觉图像的机器学习。

    然后,该诊所使用一种完全不同的AI技术——自然语言处理,建立一个基于家庭病史、药物、既往疾病和饮食的患者档案,它甚至可以解释心脏起搏器等物联网数据。该工具将自然语言数据与计算机视觉相结合,使医务人员在宝贵的工作时间内工作效率大大提高。

    统一完整分析生命周期

    为了从互联的世界中获得价值,AIoT系统首先需要访问各种不同的数据来感知正在发生的重要事项。之后,它必须从丰富的数据环境中提取对数据的理解。最后,无论是提醒操作员、提供报价还是修改设备操作,都必须得到快速的结果。

    成功的物联网实施将在整个分析生命周期中链接这些支持功能:

    动态数据分析,这是前面描述的事件流处理部分。事件流处理以非常高的速率(在每秒数百万的范围内) 并以极低的延迟(以毫秒为单位)分析大量数据,以识别感兴趣的事件。

    实时决策/实时交互管理。可将感兴趣事件的流数据推入可正确决策或行动的推荐引擎,例如汽车不断变化的位置、方向、目的地、环境等。

    大数据分析。从物联网设备获取智能首先需要具备能够从分布式计算环境中快速获取和处理大量数据的能力,并能够运行更多的迭代以使用所有的数据,从而提高模型的准确性。

    数据管理。物联网数据可能太少、太多,而且肯定会以多种格式出现,因此必须进行集成和协调。可靠的数据管理可以从任何地方获取物联网数据,并使其干净、可信,为下一步分析做好准备。

    分析模型管理。模型管理提供从注册到退休的整个分析模型生命周期的基本治理。这确保了模型管理方式的一致性,并确保性能不会随着时间的推移而降低。

    AI+物联网将重新定义可能性

    具有数千个连接点的高性能物联网设备和环境正在网络中扩散,不断下降的硬件成本使得将传感器和连接性嵌入任何东西都成为可能。计算机、光速通信和分析技术的进步,使得在网络边缘等任何需要的地方都能创造出由AI驱动的智能。

    这些技术共同开创了一个物联网的新时代,将像“万维网”或“互联网连接”一样真正改变我们的生活。

    未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

      如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”

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  • 12个项目管理成功的关键原则: 1、项目经理必须关注项目成功的三个标准 简单地说,一是准时;二是预算控制在既定的范围内;三是质量得到经理和用户们的赞许。项目经理必须保证项目小组的每一位成员都能对照上面...
    
    

    12个项目管理成功的关键原则:

    1、项目经理必须关注项目成功的三个标准

    简单地说,一是准时;二是预算控制在既定的范围内;三是质量得到经理和用户们的赞许。项目经理必须保证项目小组的每一位成员都能对照上面三个标准来进行工作。

    2、任何事都应当先规划再执行

    就项目管理而言,很多专家和实践人员都同意这样一个观点:需要项目经理投入的最重要的一件事就是规划。只有详细而系统的由项目小组成员参与的规划才是项目成功的唯一基础。当现实的世界出现了一种不适于计划生存的环境时,项目经理应制定一个新的计划来反映环境的变化。规划、规划、再规划就是项目经理的一种生活方式。

    3、项目经理必须以自己的实际行动向项目小组成员传递一种紧迫感

    由于项目在时间、资源和经费上都是有限的,项目最终必须完成。但项目小组成员大多有自己的爱好,项目经理应让项目小组成员始终关注项目的目标和截止期限。例如,可以定期检查,可以召开例会,可以制作一些提醒的标志置于项目的场所。

    4、成功的项目应使用一种可以度量且被证实的项目生命周期

    标准的信息系统开发模型可以保证专业标准和成功的经验能够融入项目计划。这类模型不仅可以保证质量,还可以使重复劳动降到最低程度。因此,当遇到时间和预算压力需要削减项目时,项目经理应确定一种最佳的项目生命周期。

    5、所有项目目标和项目活动必须生动形象地得以交流和沟通

    项目经理和项目小组在项目开始时就应当形象化地描述项目的最终目标,以确保与项目有关的每一个人都能记住。项目成本的各个细节都应当清楚、明确、毫不含糊,并确保每个人对此都达成了一致的意见。

    6、采用渐进的方式逐步实现目标

    如果试图同时完成所有的项目目标,只会造成重复劳动,既浪费时间又浪费钱。俗话说,一口吃不成个胖子。项目目标只能一点一点地去实现,并且每实现一个目标就进行一次评估,确保整个项目能得以控制。

    7、项目应得到明确的许可,并由投资方签字实施

    在实现项目目标的过程中获得明确的许可是非常重要的。应将投资方的签字批准视为项目的一个出发点。道理很简单:任何有权拒绝或有权修改项目目标的人都应当在项目启动时审查和批准这些项目目标。

    8、要想获得项目成功必须对项目目标进行透彻的分析

    研究表明,如果按照众所周知记录在案的业务需求来设计项目的目标,则该项目多半会成功。所以,项目经理应当坚持这样一个原则,即在组织机构启动项目之前,就应当为该项目在业务需求中找到充分的依据。

    9、项目经理应当责权对等

    项目经理应当对项目的结果负责,这一点并不过分。但与此相对应,项目经理也应被授予足够的权利以承担相应的责任。在某些时候,权利显得特别重要,如获取或协调资源,要求得到有关的中小企业的配合,做相应的对项目成功有价值的决策等等。

    10、项目投资方和用户应当主动介入,不能被动地坐享其成

    多数项目投资方和用户都能正确地要求和行使批准(全部或部分)项目目标的权力。但伴随这个权力的是相应的责任——主动地介入项目的各个阶段。例如,在项目早期要帮助确定项目目标;在项目进行中,要对完成的阶段性目标进行评估,以确保项目能顺利进行。项目投资方应帮助项目经理去访问有关的中小企业和目标顾客的成员,并帮助项目经理获得必要的文件资料。

    11、项目的实施应当采用市场运作机制

    在多数情况下,项目经理应将自己看成是卖主,以督促自己完成投资方和用户交付的任务。项目计划一旦批准项目经理应当定期提醒项目小组成员该项目必须满足的业务需求是什么,以及该怎样工作才能满足这些业务需求。

    12、项目经理应当获得项目小组成员的最佳人选

    最佳人选是指受过相应的技能培训,有经验,素质高。对于项目来说,获得最佳人选往往能弥补时间、经费或其它方面的不足。项目经理应当为这些最佳的项目成员创造良好的工作环境,如帮助他们免受外部干扰,帮助他们获得必要的工具和条件以发挥他们的才能。

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  • ERP实施成功要素分析

空空如也

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