2017公需科目大数据培训考试答案完整版_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
2017公需科目大数据培训考试答案完整版
&&好东东,纯干货
阅读已结束，下载文档到电脑
想免费下载本文？
定制HR最喜欢的简历
下载文档到电脑，方便使用
还剩42页未读，继续阅读
定制HR最喜欢的简历
你可能喜欢2017年公需科目大数据培训考试答案96_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
2017年公需科目大数据培训考试答案96
总评分5.0|
浏览量11703
用知识赚钱
阅读已结束，下载文档到电脑
想免费下载更多文档？
定制HR最喜欢的简历
下载文档到电脑，方便使用
还剩12页未读，继续阅读
定制HR最喜欢的简历
你可能喜欢Vistyle微时代-实现实体门店的数据化场景化变革
Vistyle微时代-实现实体门店的数据化场景化变革
作为实体门店到底是等客上门，还是不断优化服务以此留住新老顾客，大概是很多老板在不断思考的问题。但是由于实体门店跟电商相比有着完全本质的区别——它无法像电商一样掌握顾客的浏览动线及消费轨迹，导致即使做了很多的宣传改善措施实施也仅仅是依赖以往经验，有着极强的个人色彩，且评估效果（广告宣传及改善措施有没有对消费者决策起到效果）花费的时间成本较长。这也是传统商业近几年在下滑的原因之一。那么，依托于现在的互联网技术，有没有可能将电商的数据平台搬到实体门店中，为实体门店的广告及改善决策提供数据支持呢？Vistyle微时代聚焦大数据精准营销，助力中小企业实现精准营销的变革Vistyle微时代是湖南微时代科技股份有限公司专门为中小企业打造的精准场景广告投放平台，微时代是国内领先的专注于发展移动互联网场景流量入口平台应用服务的解决方案供应商，凭借对互联网企业级商业产品的敏锐嗅觉、对中小企业线下推广和线上移动营销需求的精准把控，专门为中小企业提供广告精准营销推广服务，自主研发智能终端媒体设备（以下简称V屏）和广告投放技术平台（以下总称Vistyle）。概括来说，Vistyle项目是一个线上、线下相结合的广告投放服务平台。基本逻辑是，线下依靠V屏10P屏幕广告推送及建立门店客流统计和匹配线下场景的潜客数据库，线上通过DMP+DSP挖掘客户线上轨迹，辨别地域属性、兴趣意向、消费行为等等一揽子数据统计汇总后分析出客户标签，两者数据结合对用户进行精准画像，再制定策略进行全场景输送广告影响消费者决策，从而指导商家营销。对于中小企业来讲，如何将有限的预算带来更多好的投入产出比？找到精准用户是展开移动营销的关键。Vistyle微时代在移动营销推广中，以线下及线上数据为基础，以客户为中心锁定移动营销，为中小企业提供基于到访客户的定向营销、线下门店来访客户的二次营销、匹配线下场景的潜客营销、挖掘用户线上轨迹的兴趣营销等一揽子数据营销解决方案。为中小企业在同行竞争中获得更多客户信任，赢得更广阔的市场及商机。面对中小企业推广预算有限，Vistyle微时代汇集移动端大牌媒体，企业可以以较低门槛在爱奇艺等大牌媒体上进行推广，并把不同需求的用户进行分类管理并实现精准营销，让有限的预算投入到价值用户身上。让中小企业花小钱，获得超值的精准营销服务。
本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。
百家号 最近更新：
简介: 广交百家朋友
作者最新文章2017年公需科目大数据培训考试答案_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
2017年公需科目大数据培训考试答案
阅读已结束，下载文档到电脑
想免费下载本文？
定制HR最喜欢的简历
下载文档到电脑，方便使用
还剩12页未读，继续阅读
定制HR最喜欢的简历
你可能喜欢& 大数据播报（第310期）
大数据播报（第310期）
才源国际大数据
日，星期六 ， &农历闰六月初七
丁酉年丁未月丁巳日[鸡年]
一、新闻速览
1、东江湖大数据中心PUE值达到国际领先水平
2、2017上半年影视综艺市场报告发布&探讨大数据应用
3、温州市通海区利用“大数据”助推“效率政府”
4、大数据应用国家工程实验室在乌鲁木齐成立
5、小米电视斩获“人工行业贡献奖”，引领电视进入AI时代
6、天气预报可以精细到分钟 智能预报来了
7、俄罗斯正计划将人工智能技术运用到导弹上
8、网易号推出智能翻译功能，助力自媒体获取一手海外素材
二、趣味阅读
1、大数据物联网下的“智能水务”
2、物联网时代的智能照护，让老人更适合“在家老化”
3、从工业4.0 看物联网与人工智能发展
4、洞察eHR未来发展十大趋势！
一、新闻速览
1、东江湖大数据中心PUE值达到国际领先水平
——据郴州市政府网消息：东江湖大数据中心位于美丽的湖南资兴东江湖畔，总投资12亿元，是目前湖南省内规模最大的大型专业数据中心，预计超过1万个机柜。项目采用东江冷水作为散热冷源，比普通数据中心节能30%以上。近日，通过现场查看，东江湖大数据中心PEU（能效指标）值达到1.14，成为中国最节能的数据中心，目前在国内排第一，世界第二，达到国际领先水平。东江湖大数据中心接入带宽达到500G，实现双向路由保护，具备标准化的电信专业级大数据运营环境,达到了“钻石五星级”数据机房标准，被湖南省人民政府、中国电信分别授予“湖南省大数据示范基地”“湖南省数据灾备中心”称号。原文链接：http://www./jxw/xwzx/tzjg/content_927955.html
2、2017上半年影视综艺市场报告发布&探讨大数据应用
——据新华网消息：7月27日下午，由新华网与北京数太奇科技有限公司与联合举办的“大数据如何助力影视综艺营销推广”暨《2017上半年影视综艺市场报告》发布会在新华网全媒体播控中心举行。活动现场发布了《2017上半年综艺市场报告》和《2017上半年电视剧市场报告》。综艺市场报告显示，2017上半年电视综艺数量保持稳定，网络综艺市场快速扩张，头部播放量占比分别达到73.8%和64.8%；类型方面，户外、语言、音乐等传统类型仍是电视综艺主流，网络综艺则聚焦脱口秀、辩论会等各类语言节目；平台方面，浙江卫视、湖南卫视综艺节目大幅优势领军一线卫视，视频网站资源胶着竞争激烈，腾讯视频、爱奇艺、优酷均有王牌自制综艺，语言类节目表现突出。电视剧市场报告显示，2017上半年电视剧头部效应明显，卫视剧场寡头格局已形成，独播剧更受市场欢迎。其中湖南卫视电视剧在收视率及网络播放量方面均处于市场领先地位。视频网站方面，腾讯视频、爱奇艺所播出剧目在播放量方面优势明显，古装剧网络热度显著，IP改编剧受到市场欢迎。原文链接：.cn/n2//c40874.html
3、温州市通海区利用“大数据”助推“效率政府”
——瓯海新闻网讯(记者 严建春)日前，记者从区政府办公室获悉，通过“大数据”分析准确判断“哪条线办文最快、哪个文件办理最慢”，确诊“文件办理慢速度”“部门、镇街重复跑”病症，从而找到打造“效率政府”关键路线。记者了解到，通过分析每季度汇总各条线上报的请示件、会议纪要、资金审批件等办理的最长时间、最短时间、平均时间，重点分析“哪个环节慢了、哪个环节可抢时间”，每季度开展一次全身心的“大数据”体检。通过“大数据”分析获悉，我区第二季度办结请示件217件，平均用时4天，较去年同期平均用时减少1天，提升效率20%；起草印发区政府会议纪要55件，平均用时12天，较去年同期平均用时减少2天，提升效率14%；办理资金拨付申请91件，平均用时19天，较去年同期平均用时减少2天，提升效率9%。原文链接：/system//.shtml
4、安防大数据应用国家工程实验室在乌鲁木齐成立
——&【CPS中安网&.cn】7月21日，社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室在乌鲁木齐高新区(新市区)揭牌成立。据悉，该实验室是国家发改委2017年首批批准建设的19个国家工程实验室之一，建设主体是中国电子科技集团公司电子科学研究院，由自治区公安厅特别侦察队、公安部第一研究所等优势单位共同建设。实验室旨在建立社会安全大数据感知融合分析预警技术应用试验平台，形成国内一流的科研环境，承担国家和行业重大科研项目，在重点研究方向形成一批关键技术成果并加以转化，形成可持续的产学研用协同创新机制。同时，该实验室将与乌鲁木齐高新区(新市区)天山力遁创新产业联盟联手，促进自治区智慧安防与平安城市产业蓬勃发展。原文链接：.cn/article/869.html
5、小米电视斩获“人工智能电视行业贡献奖”，引领电视进入AI时代
——据中国网消息：近日，由中国电子商会与京东家电共同主办的“2017人工智能电视行业大会”在北京维景国际大酒店隆重召开。在本次大会上小米电视4A凭借在人工智能领域的深耕，以其强大的产品实力斩获了“人工智能电视行业贡献奖”，可以说是代表了人工智能与电视相结合的典范之作。小米电视4A能够得到行业的认可，离不开小米电视强大的硬件研发能力、供应链能力、上游资源能力以及渠道能力等。小米电视在4A产品上做出了大胆的尝试与创新，一方面搭载了小米全球首款人工智能电视系统“PatchWall拼图墙”，另一方面配备了蓝牙语音遥控器，深度学习用户习惯，从而精准推荐，让人工智能系统再升级。作为会听话、能听懂话的好电视，小米电视4A目前在语音识别准确率上已达到业内最高水平97%。此外，小米电视团队更是对电视用户进行深度洞察，实现了关键词搜索、热度排行、开启应用游戏、查询天气日历、多轮对话、控制电视、片名点名、明星找片、影视百科、智能纠错等10大类领先功能。原文链接：.cn//content_.htm
6、天气预报可以精细到分钟 智能预报来了
7、俄罗斯正计划将人工智能技术运用到导弹上
——据外媒报道， 俄罗斯本周宣布计划开发包含人工智能技术的导弹。继俄罗斯武器制造商Kalishnikov宣布正在设计一个小型武器自主系统后，俄罗斯战术导弹公司也宣布计划打造使用机器学习算法的人工智能导弹。据俄罗斯媒体TASS报道，该公司首席执行官Boris Obnosov在莫斯科国际航展"MAKS-2017"上宣布了这个消息。目前美国也正在研发取代海军“鱼叉”(Harpoon)反舰导弹系统的“远程反舰导弹”(LRASM)。该导弹据称不需遥控,并在敌方多种干扰措施下,即可自主识别、猎杀目标。原文链接：.cn/966/9667486.html
8、网易号推出智能翻译功能，助力自媒体获取一手海外素材
——据中国网消息：对需要使用外文素材的创作者而言，如果采用人工翻译，一篇文章从选材、翻译、校对、审核，至少要耗费超过10小时的时间，人力和时间成本都较高，而传统的机器翻译因词库、逻辑等问题让译文生涩难懂，无法满足翻译需求。网易号作为国内首家将智能翻译系统引入内容创作的平台，希望用“内容海淘”的模式，帮助创作者打破信息语言障碍，让创作者得以轻松、高效得获取海外一手信息，创作出更加深度、多元、独特的原创内容。首先，在翻译精准度方面，它是国内首款基于神经网络机器翻译(Neural Machine Translation，NMT)技术的内容智能聚合编译平台，依托于网易人工智能事业部领先的深度学习技术和海量素材积累，翻译效果领先同类机器翻译产品6-8个BLEU值。其次，在素材方面，平台聚合了海量国外优质资讯和视频的原始素材，目前平台累计聚合素材源500+，每个更新素材上万个，覆盖了科技、体育、财经、娱乐、军事、教育等数十个领域。更值得一提的是，平台后续还将推出热点素材智能推荐功能，让网易号创作者省去在大量内容里挑选素材的繁琐过程，只需要简单的操作步骤，就能获取优质原始素材进行深度创作。原文链接：.cn//content_.htm
二、趣味阅读
1、大数据物联网下的“智能水务”
& &&慧聪水工业网&现在可能是引用“智能水”（smartwater）这个概念的时候了。目前智能水技术功能齐全，在实施过程中效果非常好，具有不可避免的上升轨迹。或者，如市场情报公司BluefieldResearch认为，智能水在这里停留。
&&&&对重要影响的预测有许多好处，主要是可以通过智能水技术提高效率。虽然过渡到经过验证的、更有效率的水是常识，但它在公用事业中仍然是远远不够的。智能水已经出现，但是还有很长的路要走。
&&&&因此，在新时代的这些新兴阶段，您可能会对智能水技术的基础知识、能力、操作和障碍等问题有一些疑问。和Bluefield高级分析师WillMaize的交谈，涵盖乐智能水应用和新兴技术，可能会给您提供一些答案。
&&&&如何定义智能水？
&&&&有许多种不同的定义，但是我们将智能水定义为一组新兴的技术解决方案，帮助水管理者更有效地运作。这些解决方案利用最先进的硬件和软件来管理日渐趋多的智能系统，可见性、自动化和控制以及客户服务。
&&&&Bluefield采取整体的角度来考虑全系列的智能水解决方案，从硬件（如智能电表）到软件解决方案（如数据平台）。目的是通过新技术、数据驱动平台和更先进的商业模式来改善客户和网络管理。
&&&&Bluefield预测在未来十年，美国城市用水行业的软件、数据和分析解决方案的支出将超过200亿美元。现在时间可能还早，但是增长迅速。
&&&&智能水方案试图解决的问题是什么？
&&&&历史上，公用事业已经被无法从不同的网络和用水数据中产生可操作的见解所困扰，但是随着更先进的数据管理和基于云的解决方案的变化。过去，水务公司一直是刻板的印象，但情形不断变化的。智能水将用尖端的解决方案带领水行业进入未来。
&&&&通过利用大数据、分析和物联网（IoT），水行业的主要参与者正在积极创新，帮助解决水资源短缺问题，解决水资源短缺问题。智能技术帮助水务公司更积极主动地对待反馈。例如：
&&&&1.使用成像检测腐蚀管道，实现预防性维护
&&&&2.实时分析数据以识别未被察觉到的泄漏
&&&&3.利用软件帮助公用事业和消费者追踪自己的家庭用水量。&&&&&
美国智能水务市场预测&
&&&&为什么现在行业转向数据和分析？
&&&&有一些因素形成了完美的风暴。
&&&&首先，公用事业比以往更多的压力。消费者正在抵制水价上涨，并期待更好的客户服务。
&&&&公用事业和市政当局面临着由于水收入下降和解决老龄化基础设施压力而面临的财政拮据。根据最新的EPA报告，大约有50％的美国基础设施被评估为低于计划年限的低状态。公司也正在寻找新的创新方法来解决管道老化和泄漏管理等问题。这引发了创新解决方案需求的上升，从而更经济高效地管理计费和客户管理、泄漏率和能源消耗。
&&&&失水是一个大问题，国家正在试图增加这一领域的法规。水资源短缺事件影响了国家驱动的水资源流失监管的发展。
&&&&我们在大数据和物联网领域取得了巨大进步，引领了如能源等行业。采用这些技术。随着越来越多迫切问题的出现，水工业也在进步中。
&&&&智能水科技能否有所作为？
&&&&简短的答案是肯定的，且结果显着。在某些情况下，智能水处理解决方案将非收入的漏水和计费错误减半，将降低能耗从20％降低到40％。根据Bluefield的分析，多达30％的水务公司运营支出可以通过动态和实时的系统监控几乎立即得到改善。
&&&&什么是增长最快的部分？
&&&&通常，美国公用事业的智能水旅程的第一步是通过智能水表-自动抄表（AMR）或高级计量基础设施（AMI）。从2017年到2026年，仪表将继续占预计支出的大部分百分比，82％。然而，挑战是从这些仪表收集的数据（如果收集的话）需要进行管理和分析。这是我们可以进行很大改进和取得机会的地方。
&&&&我们在其他两个领域也看到巨大的潜力：资产情报和泄漏管理。我们预测，资产智能，包括管道监控，资产状况检查和资产管理将成为智能水处理领域的关键，因为公用事业在经营压力和资本重置预算的压力下寻求效率。根据我们的分析，到2026年将超过27亿美元用于资产状况评估和管道监测。鉴于市政基础设施的状况，有很大的改善机会。
&&&&同时，通过固定网络声学技术、卫星泄漏检测和改进的实时网络智能驱动的漏电管理的智能解决方案，泄漏管理的经营支出将达到10亿美元，达到2025亿美元。
&&&&哪些公司或公用事业公司将会领先？
&&&&智能水将多家新公司从多个行业和价值链上位置引入水行业，适合巨大潜力开放的行业。
&&&&抓住这一新兴解决方案的是风险创业公司，旨在利用其数据专业知识，其中大部分来自其他行业应用。这些数据和分析公司正在寻求整合不同的数据来源来优化网络，跟踪水质，并产生资产绩效管理的见解。然而，他们的主要挑战将是克服与现有试点项目的信誉差距，并从市政公用事业部门补进。这些公司不是数据和物联网的新手，却是水行业的新手。
&&&&自2014年以来，智能水行业已经有42次收购，超过82亿美元，增强了大型水务公司将水资源和分析作为增长机会的信心。我们看到更多的多样化的玩家，如霍尼韦尔，Trimble和Xylem更深入到该行业。
&&&&早期采用的公用事业公司，包括美国水务局和东湾市水务局正在引领智能水处理技术的转型。包括Mueller和Itron在内的市场领导者已经将下游转移到通信、数据管理和分析领域，而最近通过收购的市场进入将进一步重塑竞争格局。
&&&&因此，美国40多家公司正在定位部署最先进的解决方案，以实现更高级别的系统智能，实时网络可见性，能源效率和客户管理。
&&&&我们也可以以欧洲为模范。在能源效率，智能电表和泄漏管理方面，欧洲公用事业真正处于推动这一领域的前列。
&&&&水行业在采用智能水技术方面面临什么障碍？
&&&&文化。这是创新和改进的杀手。长久以来，对于电力公司的运营商来说，眼不见心不烦。然而，今天，Flint和匹兹堡的干旱、水质事件的结合以及客户对实时数据和知识的期望正在增加对公用事业的需求。
&&&&解决方案并不新鲜，而且在大数据和物联网方面，水务公司也面临其他行业面临的一些障碍。他们必须解决一些关键问题，例如谁拥有数据，是公用事业，房主或技术提供者？什么定义一个智能程序？以下哪些创业公司将在未来三到五年内出现？
&&&&这些有待解决的问题，但是离我们这些消费者能够从智能手机中看到水的使用与电力使用并不遥远。
&&&&怀疑论者说什么智能水只是一时的狂热？
&&&&我会说，就在几年前，只有少数硬件玩家。但现在市场看起来完全不一样。我们看到更大的，多元化的公司进入了战争，公用事业重塑他们的心态，硅谷应用数据专长。这种组合有巨大的潜力改变了美国水工业的运作方式。
&&&&智能水是水行业的大事。一方面，我们正在努力解决古老的水基础设施问题，如管道超过100年。同时，也有重大技术进步，可能会使水行业发生革命。
&&&&最重要的一点是，水行业需要更有效率。而且，客户对信息网络的要求越来越高。我没有看到任何这个消失。如果有的话，会有更多的玩家进入市场，并在这个领域投入更多。
来源：聪慧水工业网 &&&膜分离技术交流
原文链接：http://info./.shtml
2、物联网时代的智能照护，让老人更适合“在家老化”
物联网的兴起象征科技的进步，应当对医学界有所贡献，虽然机器取代人力的问题看似棘手，却促使着人类为了生存而更进步。
　　不敢让老人独居又不愿同住?
　　在亚洲国家，受传统伦理道德影响，老人多半希望与子女同住，少子化情形导致年轻人负担越来越重。子女常需面对协助日常生活大小便、盥洗的尴尬，久而久之消磨亲情，造成彼此的情绪困扰。而子女又不放心老人独居，宁愿送至赡养机构，因此，即使学者认为“在家老化”是最好的选择，但为了现实面的妥协，市场对于赡养机构的需求一直与日俱增。
　　智能照护家庭时代来临
　　面对上述的两难的情况，我们是否有应对的处方呢?智能照护家庭时代的来临，或许是困境的解答。近年来，全球投入大量人力与资源，大举研发智慧住宅相关技术。智能家居系指以“家”为中心，结合周边相关产业，共同推动智能居家服务，包含居家照护、安全监控、智能家电及家庭娱乐等。
　　美国于2004年推动智能结构发展计划，积极研发信息通讯、监测技术应用于建筑中，加速智能家居市场趋势。至今日本技术最为成熟，韩国及中国亦急起直追。
　　其中，“智能照护家庭”整合医疗照护与科技技术，将智能家居应用于照护领域。除解决照护机构人力负担、质量不齐、疏于管理之意外，也让居住者生活更便利、更能独立自理，并结合紧急救助系统确保安全，让老人能更优雅、具有自尊地勇敢老去。
　　典型的智能照护家庭主要整合以下五项：
　　地砖下的传感器：测量居住者步态与体重，作为诊断疾病与伤害的资料。
　　嵌入浴室镜子的摄影机：测量心跳、脸部变化、皮肤颜色，以分析健康状况、血氧浓度数据。
　　智能家电：透过穿戴式设备生理数据，结合家电自动调控最适居住者的温湿度。
　　互联运动设备：包含静态脚踏车、交互式太极拳训练设备，体感监测以供治疗师评估健康状况，亦可结合居家复健系统。
　　其他量测设备：量测是否适当服药、睡眠质量好坏及卧床时间是否过久。
　　是冲击还是商机?
　　智能侦测、疾病评估进入家庭后，可以降低老人挂病号比率，结合远程医疗与在线咨询，健康信息透过软件及韧体走入家居。一早大排长龙、老人群聚聊天看病的小区诊所光景不再，可为健保省下大笔支出，更能透过云端智慧病历，定期追踪老人健康状况，达到预防医学、居家保健的成效。
　　然而，这种“在家安全老化”又不耗费人力的新兴生活模式，首先将冲击既有的医护长照机构。“机器取代人力，基层劳力叫苦连天”，过去高度劳力需求的医护界产业特性，难道就要风云变色了吗?在笔者的观点中，水能载舟亦能覆舟，在技术快速进步的世代，没有永远的冲击，只有不愿改变的落后;是危机还是转机，端看一念之间的心态使然。
　　既有的医护长照机构应该思考的是，如何在新型态的竞争之下，强化自身的优势，来创造无法被机器取代的价值。举例来说，机构可将其原有的服务型态键入算法、发展成独有的智能服务流程、结合个人化穿戴设备，达到人机共存的智能管理系统，既能强化内部营运管理，亦可巩固机构对外的链结，运用互联网建立与其他长照机构共享资源等新兴合作模式。
　　智慧与人共融
　　按现今发展情况来说，短时间内机器仍无法取代人类所能提供的情感需求。长照医护机构的业者应该从此方面着手，透过科技、人工智能发展出更人性化的照护管理模式，建构“智能长照机构”。透过共创双赢的商业型态，以互利共生取代相互对立的竞争，才能在不可逆的未来趋势中找到产业自身的定位。
　　有人说未来只剩下两种人：机器人与发明机器人的人。我们无法抵抗智慧机器时代的到来，但可以成为“能善用机器的人。”医界除利用科技辅助医疗行为，更可以创新商业模式，与小区智能家庭整合医疗信息，提供健检讯息、引荐就诊方案，达到“大病跑大医院，小病挂小诊所”的就医分流。
　　社群连结方面，银发族及病友社群可借助在线分享交流，更新保健新知、促进小区居民链结，利用物联网、社群平台创造新的商机。
　　物联网的兴起象征科技的进步，应当对医学界有所贡献，虽然机器取代人力的问题看似棘手，却促使着人类为了生存而更进步。面对千变万化的未来，没有永远的冲击，但必须化冲击为动力，为生活而创新，与科技共生、与智慧共荣。
原文链接：.cn/e8.html#
3、从工业4.0 看物联网与人工智能发展
　　近年来随着网络的快速发展，无所不在的终端设备与传感器进入我们的生活，加上云端运算虚拟化技术与服务型商业模式的兴起，让计算机运算资源改以服务形式，经由互联网直接取得，重新塑造信息产业供应链，在这个潮流下，物联网(Internet of Things,IoT)无疑是眼下最热门的话题之一，随着传感器的迅速普及，通过传感器收集的巨量资料(Big Data)经过云端服务存储及巨量数据的分析，以数据驱动服务价值，将是未来采用的技术创新，更是将引领下一个产业革命的典范转移，成为未来企业新的商业模式。
　　物联网与人工智能
　　另一方面自从IBM 的超级计算机 Watson 在 2011 年于在美国著名的知识答题节目“危险边缘”，力挫两位顶尖人类选手，成为当时冠军，人工智能再度受到各方的关注。Watson 具备自然语言理解能力，还具有语义分析的能力，能分清反讽，双关等特定语言现象。而这是构筑人工智能的重要技术“机器学习”的进化应用。“机器学习”是从巨量的数据库数据中探勘构造一个模型，定义不同的参数，而学习这件事就是让这个模型以程序的方式执行，利用测试数据(Training Data)来调整优化这些参数，等到训练样本到一定的程度后，参数的定义也成熟了，这支程序就可以做预测。而随着取得的数据愈来愈庞大，传统的机器学习算法行不通，必需要能够自行学习知识而无须人工干预，这就是后来大家所熟知的深度学习领域。
　　对于物联网领域来说，首先要做的事情就是让设备可以连接，但是在设备连接上之后，人工智能就变得很重要，因此单纯使用网络将人和装置链接是不够的，关键是要拥有足够的人工智能，解析链接后带来的巨量数据，才能不需要太多人力介入，就能产生具高附加价值的应用。
《图一》IOT x Machine Learn (图片来源 Microsoft)
　　物联网与人工智能应用
　　先举两个生活化的例子来看目前物联网和人工智能的应用。
　　首先来看Google的无人车，它控制驾驶原理是通过车子四周安装的诸多传感器，持续不断地收集车辆本身以及四周的各种精确数据，由车内的处理器进行分析和运算，再根据计算结果来控制车子行驶，并将所收集到的数据传送到中央数据库，提供给所有的无人车，因此每台无人车能不断的从云端更新数据库，学习各种突发状况，进而做出最佳的反应动作。
《图二》Google 无人车(图片来源 Google)
　　另一个例子是日本SoftBank 的智能机器人Pepper，它除了机器本身的传感器、语音识别之外，还搭载了Emotion Engine的情绪辨别系统，和SoftBank 为了此 Engine 所建立的云端运算服务Cocoro SB，因此可以感知使用者的情绪并作出适合的举动，并借助此云端运算自行学习情绪能力，未来计划能够作为医疗照护人员、儿童保姆、老人照护或是商家店员等方面的运用。
《图三》SoftBank Pepper (图片来源 SoftBank)
　　除了实验性质的测试外，在目前产业方面的运用，有在工厂设备的预测性维护和快速远程诊断、商店、营运场所资料收集运用、农业结合气候和地理等数据的运用等。
　　例如ThyssenKrupp Elevator 负责维护全球110万部以上的电梯，他们使用物联网服务，将 ThyssenKrupp 的电梯内数以千计的传感器和系统 (这些传感器和系统会监控从马达温度到枢轴对准、车厢速度和电梯门运作的一切事项) 连接到云端。透过Microsoft Azure 机器学习服务，电梯所提供的数据会送到动态预测性模型中，并将这些信息绘制到计算机和行动装置上的可用仪表板上，以便实时检视关键效能指标，透过预测性维护和快速远程诊断功能提高可靠性，现在，电梯本身可以教导技术人员如何进行修理作业，因此可以大幅提高现场的效率，电梯的运行时间也会大幅增加。
　　或在医疗方面Kaiser Permanente使用行动技术为居家的病患提供远程监控选择，藉此提高病患的参与和便利性，同时为临床医生启用更有效率的工具。他们正在测试将医疗设备 (例如血压计、血糖仪和可穿戴的“手环”监控器) 连接到智能手机。智能手机会当做网关装置来运作，负责传送数据给安全的云端，以便与现有的分析以及可在 Kaiser Permanente 数据中心执行的数据可视化程序整合在一起。临床医生可以透过中央仪表板存取这些数据，以获得有关病患健康和活动状况的全盘且几近实时的了解，透过几乎实时远程监控重大生命迹象和自动警示，增强对病患的照护及提高他们的安全。
　　未来的趋势
　　早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理，就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了年代，利用机率和经济学上的概念，人工智能研究还发展了处理不确定或不完整的信息，对于困难的问题，有可能需要大量的运算资源，也就是发生了“可能组合爆增”：当问题超过一定的规模时，计算机会需要天文数量级的内存或是运算时间，这些硬设备的投资，不仅成本昂贵且对于使用者有着较高的技术门坎。
　　不过云端、巨量资料、物联网的发展，让人工智能研究得以进一步商品化，近年来我们不仅看到了用于精密检测的机器视觉系统、用于装配作业的初级智能机器人系统和用于微型计算机的自然语言接口以及各种专家系统，还在智能家居、智能大楼、车用系统等设备中得到了广泛的应用。在一定程度上这些项目利用到了物联网、巨量数据分析、人工智能上的机器学习和自然语言理解等技术，但它又不像那些传统人工智能一样，看了就让人敬而远之，似乎只是在实验室中的产品，现在这些技术将普遍应用于生活家居、医疗照护、会计，预测疫情和犯罪等，都能透过IOT x 人工智能帮忙。
　　企业的机会
　　很多人认为个人或中小型的企业要运用人工智能技术发展业务是困难且昂贵的，但愈来愈多的业者像Microsoft Azure、Amazon AWS、IBM Watson Analytics等，都己经提供云端机器学习的相关服务，让开发团队可以专注在资料的搜集、要解决的问题、判断要“学习”什么问题，其它运算的工作就让机器学习这个平台来完成，因此机器学习技术变的更易于使用、更便宜，因此经济部工业局也提出了工业4.0，一来透过物联网与人工智能，避免因为缺工问题而造成的产业危机，二来则是改善所有产业的生产力，如此，最困难昂贵的部份如网络、存储器、机器学习等资源由云端业者提供，我们不需投入昂贵的硬设备，只要专注于IoT x人工智能的应用，发展核心新事业，发现新的商业机会。
原文链接：.cn/cd31e2cd4dec77.html#
4、洞察eHR未来发展十大趋势！
在这瞬息万变的时代，eHR的未来有着怎样的趋势？相信这是所有eHR从业者所关心的话题。eHR协会创始人兼大易CEO申刚正先生作为中国第一代eHR从业者经历了eHR在中国的发展，一直对行业保持着高度关注。对于eHR的未来趋势，申刚正先生在“2017中国eHR夏季论坛”上畅谈了前瞻的洞察和独到的见解。
前十年，eHR系统在不断迭代升级，而接下来eHR将经历巨大的革命性变化。申刚正先生引领大家从十个方面关注未来。
趋势一：eHR的云化提速
去年美国HCM的软件市场规模已达到101亿美金，其中云的SaaS模式份额占40%左右，全球最大SaaS供应商workday一家营收就约有16亿美金。相比之下，去年全中国eHR市场规模仅为13亿人民币（2亿美金），SaaS的eHR规模约为2.5亿人民币，显然和国外不是一个量级。中国整个eHR市场存在巨大的发展空间和机会，能否抓住依然有很大的不确定性。
传统eHR市场（买断部署模式）近年来增速约5%，但是SaaS的eHR市场近年来增长超过了60%，发展加速尤为明显。目前国内活跃的eHR厂商中，传统部署模式约有十余家，但在过去两三年内，新兴创业eHR厂商几乎全部集中在SaaS模式的市场里，将近有20家，包括一些传统厂商也在转向云。面对云还是部署模式的选择，现在99%的企业都会默认使用云，所以未来3-5年时间，HR SaaS模式会成为市场共识。
对很多大型传统的国有或央企来说，短期内实现云化难度较大，即使是在美国依然有60%的in house部署模式，所以中国也一样。中国转向云的比例不会低于美国，但是有一批大企业很难转变，因此混合云会成为大型企业的首选，员工服务、员工自助等服务可能会在云上，而payroll等服务还会部署在企业本地。
趋势二：员工体验为中心
如果说过去十几年eHR系统是围绕着人力资源的各个职能在服务的话，现在已经不同过往。因为新生代员工的诉求不同，人力资源管理逻辑已经发生了变化。怎样让员工更满意？怎样能激活员工生产力？是未来人力资源管理的两个关键线索，因此人力资源管理的方式会发生变化，eHR系统的功能需要以员工为中心去设计。
围绕员工满意度，企业提出概念：B2E。企业怎样运营eHR产品让员工获得良好的体验，是未来eHR的一个大方向。虽然eHR系统都是复杂的功能，但在面对员工时，也需要像很多互联网企业运营C端客户一样，去运营员工端，满足他们的诉求。
娱乐化在互联网公司里的运用非常多，很多互联网公司的员工都会觉得企业内部很有趣，eHR系统的支撑是必不可少的手段。
社交化也有很多案例，比如百度的“安居坊”让内部员工可以自由分享合租信息，同事之间合住也更放心。这样社交化的方式也许对规模不大的企业来说不可行，但通过企业和企业之间打通，就能实现企业内的采购。
学习和成长也是B2E的一个方向，有些企业会和“云课堂”等专业的学习应用打通，把课程引到企业里来，让员工快捷地学习。
还有员工关怀，BAT在这方面的应用做得非常好，比如员工内购，为员工提供很多优惠的产品，用内部价去采购。还有弹性福利，为员工提供积分商城，eHR系统的很多环节都能给员工授予积分，最终用以兑换不同的礼品和奖品。娱乐化的方式可促进员工的学习成长，而积分的方式则能激励员工奋进。
趋势三：流程驱动 全员参与
调研表明，63.8%的企业将提升数据质量视为下一步eHR建设的方向重点，可见数据质量还有很大的发展和挑战。
从这个角度深入分析，无论数据不准确还是更新不及时其实都由eHR系统的设计逻辑所导致。过去eHR被定位为人力资源数据的维护系统，事后维护数据或是集中维护数据，必然会产生不及时、不准确的现象。而企业领导的理解偏差和不够重视也是导致数据质量受影响的一大因素。
未来，企业应当建设一套由流程驱动自然产生数据的系统。企业若要通过自理方式、自主约束去提升数据质量，将很难持续，因此改造系统本身的逻辑势在必行。比如人事信息的管理维护就能从招聘系统导入，招聘系统从简历获取信息，将简历解析成入职信息登记表的数据，通过接口传到eHR系统里去。类似这样的场景在eHR系统里面还有很多流程可以进行优化和改造，从而解决数据质量问题。未来新一代eHR系统和过去系统的显著变化就在于能否做成流程驱动、分散维护。
趋势四：基于eHR的共享服务
目前49.3%的企业已经建立了共享服务中心，50.7%还未建立。其中建立三年以内的占比70%，由此可见近三年内建设共享服务中心已经成为潮流和趋势。
共享服务中心和eHR有何关系？三分之二企业的eHR和共享服务中心团队在一起。共享服务中心的高效运转和集中管理，离不开信息系统的支撑，因此eHR系统必不可少。
比如腾讯的共享交互中心就有招聘、培训、薪酬、绩效等几大系统组成。未来共享服务中心的运营必然依赖于系统平台。eHR系统对人力资源三支柱贡献巨大。
有预测说：2025年，99%的人力资源共享服务中心员工会下岗，虽然有些耸人听闻，但确实有这样一个趋势。共享服务中心可共享的都是事务性、批量集中处理的事情，一旦找到规律后就能通过自动化的手段完成，尤其在人工智能出现之后，取代性变得非常高。未来共享服务中心的不少岗位都会面临很大的冲击和挑战，已是不争的事实。
趋势五：单点应用快速增长
eHR主功能建成之后，还会外挂开发哪些应用？招聘系统是其中占比最大的，接着是培训、考勤、移动端APP（员工自助服务）以及绩效。企业无论选用People soft还是SAP，自助服务都可能不能满足需求，很多企业选择了外挂开发。
从美国eHR市场数据来看，40%的SaaS eHR供应商中20-30%单点应用，即外挂开发系统，可见一体化的解决方案并不能占据全部的市场。中国也同样如此，一些垂直的单点应用发展非常迅速，甚至比整体解决方案更快速，比如Kronos、盖雅等时间管理的垂直应用需求就非常旺盛。
趋势六：基于云平台的大数据
大数据往往和云计算相辅相成，只有云计算的模式才有大数据的可能性。大数据有哪些玩法？
1.员工的大量咨询都有共性，比如人力资源的政策法规，未来也许可形成类似siri的东西，当员工询问的时候，可从知识库里调出相关内容来做回应。每家企业单独建立庞大的知识库意义不大，未来一定需要外包，这是大数据模式的一种做法。
2.薪酬定级。未来若要了解某个岗位的市场行情，可以马上和外部数据做聚合，从而看到当地某类岗位的薪酬范围，这也是大数据的一种展现。
3.还有候选人或员工的全景画像。现在用户的大部分社交信息都在微信上，而微信相对是个封闭的系统，较难抓取数据。百度的全景画像做的不错，可以看到候选人在整个互联网上的一系列信息聚合。
总之基于云平台的大数据会是下一步的一个趋势。
趋势七：人工智能技术的广泛应用
超过70%的eHR同仁认为大数据和人工智能在人力资源中有较好的应用场景。自然语言的处理、语音识别、OCR、机器人等技术怎样和人力资源结合在一起？
招聘领域，很多创新公司都在做简历和职位的智能匹配，分析职位JD的真实意图，同时分析简历适合的岗位，不是简单的条件查询，而是自然语言的分析，可像人看职位一样，凭着经验和感觉做匹配。
人脸识别技术在人力资源里的应用也有一些场景，比如在线考试，可以刷脸识别考生和身份证上是否为同一个人，从而防止替考发生，可用于招聘应届毕业生的笔试中。还有刷脸的门禁，不少企业已经投入运用，自然地走过去即可识别。
还有HR智能机器人，智能化解决身份识别、打印等问题，可直接减少共享服务中心的用工量。
OCR技术可用于识别拍照上传的纸质简历或图片简历，OCR是第一步，简历解析是第二步，快速几秒就能变成数据库的结构化简历。HR和面试官如果想对简历做备注，也无须打字，直接说话就能通过语音识别技术变为文字，轻松备注。
人力资源管理中的很多场景都能和人工智能结合，一些小点都会为工作带来革命性的变化。
趋势八：免费增值服务模式面临挑战
免费增值服务到底行不行得通？过去一两年间出现了很多免费的eHR SaaS系统。免费就能获得很多客户，看似美好，其实面临巨大挑战。
挑战一：无法快速推广。再小的个体也有自己的需求，需求个性化，业务逻辑复杂，导致HR系统无法规模化。
挑战二：能否获得足够多的用户。很多SaaS模式的厂商以免费吸引人，期望借助HR SaaS平台成为流量入口，提供其他增值服务的模式，但前提是HR SaaS需要拥有足够多的用户。
因此，与其免费增值服务，不如专注服务本身。
趋势九：价格战持续上演
从美国eHR市场与国内eHR市场客单价对比可看出，国内eHR系统售价非常便宜。一如既往像过去20年中国的eHR市场面临着应用价值被严重低估的现象，未来eHR领域的价格战还会持续上演。主要源于中国企业对eHR的价值认识不足，中国厂商之间也未达成共识，恶性竞争不断。
价格战的持续进行看似对企业有利，能用低廉的价格采购eHR系统，但实则不然，价格战会导致服务商难以获得盈利，由此也会造成服务品质的下降。因此，过低的服务价值会导致客户与服务商双输。
趋势十：eHR热门岗位
最后一个趋势就是未来最热门的三大eHR岗位：产品经理、运营岗位和数据分析。
面对时代的变化和技术的进步，eHR系统面临着重构和革新，产品经理对eHR系统和创新应用的规划设计将关系到eHR系统能否应对未来的挑战。
而要打造更受员工青睐、体验更好的eHR系统，自然离不开悉心的运营，因此运营也会是未来的热门岗位。
在大数据与AI时代，数据的利用、分析尤为重要，充分利用人力资源管理中可获得的数据才能让系统变得更智能，工作变得更简便，因此数据分析也是重要而热门的岗位。
eHR行业的未来与每一位eHR从业者息息相关，把握住未来发展动向，才能更从容地应对变化和挑战。十大行业趋势，为广大eHR从业者提供了思考、探索未来的多个不同视角，下一个时代有待大家共同开创！
来源：搜狐网 &仕邦人力
原文链接：/a/8352
更多精彩资讯，欢迎关注每日“大数据播报”
姓名电话立即查询&第14期5分钟知晓一周行业大事，就在《中数盟大数据周报》(CHINABIGDATAWEEKLY)编制单位：中数盟传媒中心国内资讯【河北新闻网】日前，坐落于廊坊市润泽国际信息港的京津冀大数据创新应用中心主体工程已竣工。该中心将于5月18日2017中国·廊坊国际经济贸易洽谈会举行时正式投入运营。京津冀大数据创新应用中心总占地面积10.6万平方米，建筑面积33万平方米，项目投资15亿元，...&015月17日，个人征信数据服务公司91征信获数千万人民币的B轮融资，投资方为新三板上市公司银之杰，具体融资金额未对外披露。91的定位是解决个人征信问题的第三方技术服务公司，以分布式数据库的标准接口对接各家互金公司，成立征信联盟，实现个人征信信息的查询和共享，以解决互金行业多头负债的现象。据了解，目前91征信已与400多家互联网金融公司建立合作；如闪银，平台每日查询量约40万次，相比去年同期的月2...&母亲节快乐卓越父母新疆分院祝天下母亲节日快乐！美丽的妈妈，母亲节快乐！学员精彩分享▼她是一名大学老师，通过卓越父母平台发生自我改变，希望能将卓越父母课堂所学用于实践，希望帮助更多的学生▼她是一名医生，长期忙于工作，本是医治他人，却医治不了自己的孩子教育问题，通过卓越父母平台，她在学习，她在成长▼他的分享不长，却代表了众多爸爸的心声▼全国983期新疆20期《卓越父母专业课》圆满成功，精彩播报！▼步入...&上虞治安指数播报类别治安指数说明盗窃绿色报警数较前一周略有下降，较去年同期略有上升抢劫抢夺黄色报警数较前一周有所上升，较去年同期持平诈骗绿色报警数较前一周略有下降，较去年同期大幅下降交通事故绿色报警数较前一周略有上升，较去年同期略有下降火警救援红色报警数较前一周有所上升，较去年同期略有上升【基本情况】上周盗窃报警数较前一周略有下降，但较去年同期略有上升；接到抢劫抢夺报警一起，较去年同期持平；诈骗报...&...&
版权声明：本站内容全部来自于腾讯微信公众号，属第三方自助推荐平台。《大数据播报（第310期）》的版权归原作者「才源国际大数据」所有，文章言论观点不代表慢钱头条的观点， 慢钱头条不承担任何法律责任。如需删除可联系QQ:
文章来源：
关注才源国际大数据微信公众号
才源国际大数据微信公众号：caiyuanguoji
手机扫描上方二维码即可关注才源国际大数据微信公众号
才源国际大数据最新文章
精品公众号随机推荐
违规或不良信息
广告、钓鱼诈骗
内容不完整
金牌理财师将尽快与您联系
来电号码为：****