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Data-ALL 高管看板
面向集团高管的移动办公与决策系统，通过关键指标、监控预警和 BI 分析支撑经营管理决策。
Data-ETL 数据采集产品（海沙）
用于从不同数据源中提取、转换和加载数据，为数据治理、数据中台和数据可视化提供稳定的数据集成支撑。
MMS 物料编码与产品标准管理系统
围绕工业企业物料编码、分类模板、属性标准和产品标准管理，构建统一物料数据基础。
KMS 数据指标管理系统
帮助企业构建统一、科学、可落地的指标体系，支撑经营分析、业务决策和管理闭环。
Data-Quick 快速开发平台
面向能源化工等大型工业企业，通过可视化建模、行业组件库和集成能力，帮助企业快速构建业务系统。
Data-Max 数据可视化产品（海图）
一站式数据可视化开发平台，支持多源数据接入、拖拽式大屏搭建、地图管理、模板管理和发布预览。
MDM-E / MDM-G 主数据管理系统
面向集团级与企业级主数据场景，实现统一标准、流程管控、全生命周期管理和跨系统共享分发。
Data-Msp 数据中台（海洋）
提供数据采集、数据治理、数据资产管理、数据服务和数据分析能力，帮助企业打通数据孤岛并形成统一数据服务能力。
Data-AI 经营数据 AI 产品（海智）
面向企业级用户的私有化智能分析与问答平台，融合大模型、本地知识库和业务数据，为企业提供安全可控的经营分析助手。
物料大师 DataFix
面向 MRO 物料主数据的 AI 清洗平台，支持分类识别、属性抽取、字段补全和重复物料识别，提升物料数据标准化水平。
数据资产盘点方案
帮助企业发现、评估、管理和优化数据资产，摸清数据家底、识别数据价值并降低数据风险。
企业数据治理方案
构建统一数据治理体系，实现企业数据互联互通，支撑科学决策、业务流程优化和运营效率提升。
企业数据中台解决方案
汇聚企业内外部数据，打破系统边界，以数据共享、快速分析和智能决策支撑数字化转型。
企业数据标准解决方案
从业务、技术和管理三个层面定义数据标准，形成规则一致、定义统一、归属明确、可复用的数据标准体系。
西藏电子商务平台标准建设项目
项目自2016年8月启动，通过西藏电商公司的业务和四大电商平台详细调研;完成西藏电商交易平台标六大准体系16个标准起草工作;组织甲乙双方对标准进行评审，并完成标准的修改完善工作;组织召开审查会，邀请相关专家对标准进行审定，形成标准的报批稿;标准体系上线后，跟踪收集用户使用标准体系结果，通过各个反馈渠道，并继续完善标准体系。
陕煤集团大数据咨询规划设计研究项目
围绕集团公司信息化“十三五”规划战略要求，通过对集团公司现有数据资产的梳理，分析研究集团公司大数据工作推进模式，设计集团公司大数据管理体系和平台技术架构，编制集团公司大数据发展规划，对未来集团公司大数据工作有序推进和数据资产价值挖掘提供指导依据，并在集团公司现有数据基础上尝试进行大数据分析和可视化研究。
陕煤集团大数据咨询规划项目
在调研了30多家单位之后，结合国家大数据标准体系结合陕煤集团数据资产现状，整理出符合陕煤集团业务发展需要的大数据标准体系，并梳理出具体标准明细的情况；编写陕煤集团大数据平台中的应用体系架构、技术体系架构、资源架构、安全体系架构、管控体系架构，整理并完成陕煤集团大数据平台完整的体系；最后对项目进行落地，通过数据挖掘、数据分析等手段整理出陕煤集团领导管理的展示界面。
远兴能源主数据管理平台项目
首先从远兴能源业务和信息化维度进行现状调研和需求分析;组织各单位业务专家沟通讨论制定物料、客户.供应商、通用基础主数据的分类标准、编码标准、数据模型标准;按照制定的主数据标准体系和管理体系完成各单位对主数据进行数据整理清洗，建立标准数据代码库;并将标准数据代码库在集团信息化系统内进行统—共享。针对管理层、关键用户、最终用户以及系统管理员开展针对性的培训,持续进行知识转移与能力培养。
北京化学工业集团有限责任公司主数据项目
统一了北化集团组织机构、员工、党组织、党员企业数据标准，实现企业数据共享，解决了集团长期以来组织机构分散、分层级管理带来的数据冗余、不一致、机构数量不准确的问题，为集团精准分析企业组织结构、人员统计及各业务系统对接，提供了唯一准确标准的数据来源。
陕煤股份公司财务系统与集团公司主数据系统集成项目
覆盖股份公司及其下属所有单位、组织及部门，涉及股份公司财务核算系统(NC系统)和集团公司主数据系统间的主数据同步，集成了包含客户、供应商、组织机构、员工、银行，共五大类主数据。
研究生教育与学科建设大数据项目
针对教育厅研究生办和代表性高校进行了调研，深入的了解目前针对研究生的数据管理现状；重点针对沿海地区的研究生数据管理的先进经验，结合研究生数据调研现状，梳理出符合陕西省教育厅管理模式的界面原型图；并开发上线，在满足上线工作的前提条件下，实现所有功能和大数据分析平台的系统上线工作，并实时监控保障系统稳定。
蒲洁能化主数据管理平台项目
项目自2018年10月启动，目前属于项目建设期，主要构建了组织机构、人员，物料，外部单位，会计科目、银行类、生产代码（生产单元、侧线、罐区、储罐）主数据，包括编码规则、数据模型，并进行了相应的数据清洗工作；搭建了统一管理的主数据管理平台，初步实现了和OA系统的集成，后续还将实现和其他信息化系统集成 。
陕西北元化工集团主数据项目
优百为北元化工规划设计主数据标准体系，并搭建统一的主数据管理系统和数据质量技术体系，形成北元集团主数据管理及运行维护体系，确保北元集团主数据管理系统平稳运行。
中材集团主数据项目
建立一个统一管控的主数据管理系统，实现与OA系统、即时通讯系统(OCS)、财务信息系统、人力资源系统、网上采购系统、统一身份认证及门户、PMIS系统、企业服务总线系统的集成。保证主数据维护的唯一源头。实现主数据申请、审批、分发、变更、冻结、解冻、归档的全生命周期集中在线维护管理。
新安化工集团主数据管理项目
项目自2017年10月启动，自2018年7月按期完成，构建了组织机构、人员，物料，客户，供应商，会计科目主数据，同时和ERP、必联网、设备、MES、WMS、CRM、外贸等12个系统进行了集成，又力的保证了新安集团的数据标准化建设，形成了统一管理，数出一门，数据标准统一的主数据管理模式，有力的配合了公司的ERP建设，同时有助于公司信息化深度应用。助力公司信息化提升。
陕钢集团主数据项目
对物料、内部单位、员工、外部单位、银行、会计科目等六大类主数据分类、编码、流程进行统一标准制定，形成类似于身份证一样的编码管理，保证一物一码；对物料、内部单位、外部单位、银行等各类主数据收集清洗、整理，建立各类主数据代码库，且与Oracle ERP、SAP、科希盟ERP等系统的主数据接口开发与集成。
矿井综合决策平台主数据库管理
项目自2018年3月启动，10月结束，构建了通用基础类、单位类、财务类、人力资源类、物料类、项目类、合同文档类、设备分类主数据、数据指标、数据指标类、智能矿山生产主数据在建或待建子系统所需要的代码的编码规则及编码明细。并建立了和财务管理、办公自动化、人力资源管理、设备资产管理、供应商关系管理、销售与客户关系管理、企业安全管理、智能矿山各子系统的集成方案，支撑了柠条塔矿井综合决策平台建设，也为其它信息化系统提供了标准，统—的高质量数据。
阳泉煤业主数据项目
根据阳煤集团“185”发展规划为指引，规划阳煤集团主数据体系架构，构建主数据标准体系，主数据管理体系、主数据集成体系、并搭建集团统—的主数据管理系统。构建了物料主数据、内部单位主数据(组织机构).员工主数据、外部单位(客户、供应商)主数据、财务类主数据(银行、会计科自)主爹文据,以及在板块单位的标准贯彻实行工作。完成与SAP、SRM、SAPMDM等系统的主数据的集成和共享，为阳煤集团及各板块信息系统提供公共、开放、统—的数据共享服务，为ERP、SRM良好运行奠定坚实的数据基础。
贵阳院主数据规划建设项目
基于贵阳院的业务规划及信息化数据现状，结合对标企业的信息化发展，梳理出符合贵阳院自身发展的主数据需求分析报告，基于报告设计出主数据管理系统改造方案和标准，并完成主数据管理系统的二开工作；与人力资源系统、财务系统、OA系统、门户系统、项目管理系统、总承包系统、合同管理系统、供应商管理系统等信息化系统的接口联调，实现主数据的集成工作。
工业物料智能清洗
通过 AI 完成物料查重、分类匹配和属性补全，降低一物多码、重复采购和库存积压风险。
煤化工企业数据中台建设
汇聚生产、经营和管理数据，形成数据资产目录、质量规则、指标体系与数据服务能力。
大型能源集团主数据治理
围绕物料、客商、组织等核心主数据建立统一标准、审批流程和全生命周期管理机制。
常见问题：优百产品是否支持私有化部署
优百产品支持在企业自有服务器、专有云或阿里云环境中部署，可根据客户安全要求选择数据库、中间件和访问方式。
从主数据到 AI 数据底座：企业应如何分步建设
企业建设 AI 数据能力，需要以主数据、标准体系和质量规则为基础，分层推进并沉淀可复用的数据能力。
工业数据治理进入 AI 应用驱动的新周期
随着大模型、知识库和智能体应用进入企业现。荼曜、数据质量和数据资产目录成为 AI 落地的基础工程。
物料大师 DataFix：让 MRO 数据治理更智能
物料大师 DataFix 面向工业企业物料清洗、标准化和去重场景，帮助企业降低一物多码、重复采购和库存积压风险。
AI+数据：工业企业数据价值释放的新路径
工业企业正从"有数据"走向"用好数据"，AI 与数据治理的融合正在成为数字化转型的新关键。
PP电子登录试玩助力北元集团数据治理与大数据分析平台项目通过验收
北元集团数据治理与大数据分析平台项目正式通过验收，优百以数据标准、平台建设和分析应用能力支撑企业数据资产沉淀。
PP电子登录试玩中标陕西有色金属控股集团主数据管理平台建设项目
项目围绕集团级主数据标准、流程、质量和共享服务能力建设，体现优百在大型工业集团数据治理场景的持续服务能力。
PP电子登录试玩携手山西鹏飞集团启动主数据管理平台项目
项目围绕企业主数据统一标准、质量提升、跨系统共享和持续运营机制建设，为后续数据应用奠定基础。
PP电子登录试玩参编两项数据资产登记标准正式发布
优百参与数据资产登记相关团体标准建设，持续将工业数据治理实践沉淀到标准化能力中。
PP电子登录试玩出席中控技术工业 AI 共促大会
优百围绕工业 AI、数据治理和供应链数据协同场景，与产业生态伙伴交流 AI+数据落地路径。
PP电子登录试玩签约天津大沽化工数据治理项目
项目聚焦化工企业数据标准、数据质量和治理平台建设，支撑企业数字化转型与数据价值释放。
浅谈物料主数据参数来源管控
大中型企业物料主数据管理为各类主数据管理的重点，尽管一些企业导入了MDM系统进行主数据全生命周期管控，但因物料行业面广、种类多、专业性知识要求高、流程复杂、人员参与多、外部环境不可控等多重因素影响，系统物料数据质量不尽人意。企业内部用户、采购、财务审查会反馈存在一物多号、错误物料的情况。对于此类情况，可通过物料主数据系统技术手段及物料参数前期企业内部流传环节进行管控、防止。
在现有Nginx中追加ssl？椴⑼瓿蒱ttps的相关配置
项目追加微信小程序功能，通过对于微信小程序官方API的学习可得知，在正式发布的版本中，小程序只可调用https接口，因此需要在原先的Nginx中追加ssl？。 本文将在不影响现有Nginx前提下，追加ssl？椋⑼瓿蒱ttps的相应配置。
失控的数据”——“五位一体”，构建企业主数据治理模式
失控的数据，会带来非常严重的后果！ 企业每一项生产经营活动，都是数据支撑的决策行为。如购买一批特定原材料，是由于生产需求数据、库存数据及价格数据、交期、生产紧急性等因素综合考虑及权衡的结果。其背后是一串的数据、逻辑思维及意识因素。作为决策底层的数据，如果其中一项出现错误，“差之毫厘、谬以千里”，古人早已告诉了我们答案。 笔者曾经在生产企业呆过多年，亲身经历多起数据失控带来的决策失误、物料浪费、大量的生产资料呆滞等现象，但数据却是可以控制的，或许您已经意识到本企业存在的数据失控问题，那么就和我一起来寻找
在Chrome中使用USBKEY的经验
USB Key是一种USB接口的硬件设备。它内置单片机或智能卡芯片，有一定的存储空间，可以存储用户的私钥以及数字证书，利用USB Key内置的公钥算法实现对用户身份的认证。由于用户私钥保存在密码锁中，理论上使用任何方式都无法读。虼吮Ｖち擞没现さ陌踩浴Ｕ馐钦园俣劝倏频亩ㄒ濉Ｒ话愕乃，UsbKey就是类似过去在网上银行中使用的U盾之类的，形如USB的硬件加密设备，用于登录和身份验证等。
失控的数据：五位一体构建企业主数据治理模式
失控的数据，会带来非常严重的后果！ 企业每一项生产经营活动，都是数据支撑的决策行为。如购买一批特定原材料，是由于生产需求数据、库存数据及价格数据、交期、生产紧急性等因素综合考虑及权衡的结果。其背后是一串的数据、逻辑思维及意识因素。作为决策底层的数据，如果其中一项出现错误，“差之毫厘、谬以千里”，古人早已告诉了我们答案。 笔者曾经在生产企业呆过多年，亲身经历多起数据失控带来的决策失误、物料浪费、大量的生产资料呆滞等现象，但数据却是可以控制的，或许您已经意识到本企业存在的数据失控问题，那么就和我一起来寻找
浅谈企业如何进行主数据建设
在企业经营到一定规：，经营中涉及到的各类数据由于各个系统的标准各异、管理不足、数据没有共享导致数据不统一、不准确、重复。无法为数据分析、决策提供高质量、准确的数据支撑。本文针对什么是主数据、主数据建设的意义、目前企业在主数据管理都有哪些问题、如何解决这些问题进行了梳理。
千里之堤，溃于蚁穴
本文通过笔者的真实经历，展示了一次系统程序崩溃的事件，详细描述了问题的排查过程，同时亦阐述了程序代码健壮性的思想，以及如何提高代码的健壮性，仅供分享及经验借鉴。在程序的世界中，如果在细微处考虑的不足，当在一定的条件触发时，就会导致系统的瘫痪。
工业企业物料 BOM 数据管理
本文介绍了工业企业物料BOM数据的定义、作用、分类以及用途以及各类BOM之间的转换问题及方案等。
浅谈企业物料主数据管理
本文围绕企业物料主数据管理展开，先界定物料及物料主数据的定义，分析当前企业在物料主数据管理中存在的标准不统一、编码混乱等问题，阐述建设物料主数据的意义，进而说明物料分类、编码、描述的标准制定及管理体系构成，为企业物料主数据管理提供指引。
不忘初心方得始终，数据质量管理要稳。
本文核心围绕数据质量管理展开，强调提升数据质量是数据治理的核心目标，高质量数据是所有数据应用的基。又适莼岽础熬返奈蟮肌辈⒂跋煲滴裨擞。数据质量问题根源多在业务管理不善，需从业务层面着手解决。文章明确了准确性、完整性等7项通用评估标准（可扩展），阐述了“梳理分析-制定方案-认责追踪-优化积累”的闭环管理流程，同时指出数据质量管理需结合现实，在流程实施力度、不同时间维度数据处理方式上合理取舍，适配组织实际情况。
搭建主数据管理系统 助推企业信息化建设
本文围绕主数据管理系统在企业信息化建设中的核心作用展开，明确其是实现 “数字企业” 目标、推动企业兼并重组与业务整合的关键。文章指出，企业信息化建设中数据标准化是基石，主数据管理系统可解决人工运维低效易错、源系统数据不统一、系统集成不畅等问题，同时能助力企业快速完成兼并重组后的系统整合与数据治理。在此基础上，提出选择 MDM 主数据管理方案需考虑高度集成性、集中统一管理、预定义模板、单一平台、成功实施案例等核心因素，并强调端到端的解决方案能从实施、运维、集成等方面降低成本，带来可观的投资回报率，为企业长远发展提供支撑。
浅谈互联网系统架构
本文阐述了大型互联网系统架构的特性，包括高并发、高可用、海量数据处理等，指出其面临的各类挑战。重点介绍了架构的五大核心要素——性能、可用性、伸缩性、扩展性、安全性，分别说明各要素的衡量标准及实现优化方法，最后总结架构设计的通用思路，强调了解核心要素与技术手段对构建互联网系统架构的重要性。
实施层面如何做好主数据集成工作
本文围绕主数据集成实施，按集成前准备、集成演练、正式集成三个阶段展开，强调集成前需做好时点规划、测试环境搭建及全面测试，演练时注重时点选择、数据备份等，正式集成时需加强多方配合沟通，为同行开展主数据集成工作提供实践参考。
浅谈企业数字化转型中的数据集成
打造数字智能化工厂，通过实现价值链上各企业内部的纵向集成和企业间的横向集成是必经之路。将带有内置感应器的智能机器设备与其他设备、人、系统连接起来，从中提取数据并进行深入分析，挖掘生产或服务系统在性能提高、质量提升等方面的潜力。通过变革原始的工业生产与服务模式，实现系统资源效率提升与优化。
指标数据标准化体系 ——大数据分析应用的基石
数据标准化的指标体系建设可以对数据快速、准确地分析应用，实现企业数据价值化、数据资产化，为企业带来巨大的数据资产价值提升。因此，企业在数据治理过程中需要高度重视指标数据标准地制定和落实。 本文分享了指标数据标准体系的定义、面临的问题、解决方案以及指标应用，后续我们还将继续为大家分享数据标准、数据治理、数据安全、数据中台在企业中的落标实践，为企业的信息化建设保驾护航。
构建研究生大数据，助力高？蒲Ч芾
本文介绍了教育大数据中研究生数据的科学管理和数据分析，明确了研究生教育与学科数据标准、数据采集、数据存储、数据建模、数据分析、数据展现等阶段，为教育行业研究生教育与学科数据管理奠定了基础和提供数据参考。
浅谈客商主数据管理
本文围绕客商主数据管理展开，介绍其定义、识别方法及编码原则，指出企业客商数据常存在错乱、冗余、信息缺失等问题，会影响业务运转与决策。同时阐述了建设客商主数据的意义，介绍了PP电子登录试玩的客商数据清洗工具及MDM主数据管理平台，说明二者可实现客商数据自动化清洗、质量控制，为企业供应链整合、信息共享及精准决策提供支撑。
基于数据质量管理处理疑似重复数据
本文围绕MDM主数据系统物料唯一性管理展开，指出系统虽能降低物料重复概率，但随着企业发展，仍会出现因人员专业性不足、物料参数来源多样等导致的疑似重复物料（参数、格式略有差异但实际为同一物料）。文章介绍了数据质量管理？榈奈宕笞庸δ，阐述了基于该？橄嗨贫裙δ芡诰蛞伤浦馗次锪系牧鞒，明确了疑似重复数据的确认与处理方法（重复物料冻结有效编码、非重复物料规范参数），最后强调需通过流程固化和持续改善，建立长效管理机制，保障主数据高质量，助力企业降低成本、高效运营。
打破信息孤岛，实现数据共享，企业主数据管理发挥核心作用
在大数据、智能制造等新兴技术快速发展的背景下，企业数据量激增，但由于缺乏统一标准，数据分散、重复、不一致等问题严重，形成“信息孤岛”，影响决策与运营效率。为此，企业亟需建立数据标准，推行主数据管理。 主数据管理以建立数据共享服务为核心，通过主数据管理系统规范数据、实现系统互联互通，不仅能梳理数据、提升质量、促进共享，还能降低系统建设成本、保障数据安全、提高工作效率，是企业数据管理的必经之路，早规划、早建设可降低实施难度与成本，助力企业应对大数据时代挑战。
浅谈代码重构
本文围绕代码重构展开，引用Martin Fowler的定义，明确其是在不改变软件可观察行为的前提下，调整内部结构以提升可理解性、降低修改成本，核心价值是长远降低运维成本。文章指出，软件长期维护中易因需求迭代、紧急修改出现代码混乱，定期重构可规避此问题；介绍了添加新功能、修改BUG等合适的重构时机及主数据项目实例；最后强调，重构代价比重写大或代码无需使用、无BUG时，无需重构。
架构漫谈
介绍软件架构，明确其定义与核心目标，梳理从单体架构到分布式架构（含SOA、微服务）的演化，提及SOLID原则的指导意义及Serverless架构，强调架构选择需结合项目实际，避免盲目跟风。
企业做好主数据管理，才能迈进大数据时代
本文指出，主数据管理是企业迈进大数据时代的重要基石。文章分析了企业数据管理面临的五大挑战，阐述了主数据管理的五大核心价值，介绍了主数据与大数据的结合方向，强调其可解决企业数据管理痛点，助力企业挖掘数据价值、应对大数据时代挑战。
浅议集团型企业如何规划数据质量管理体系
数据质量体系的建立，属于数据基础层面提升的工作，在现实的企业运作过程中，数据都是由一个一个日常业务所产生的，数据工作繁琐而平凡，一个员工的入职、一件物料的领取、一次工资的核算等，都伴随着数据质量的管理，一个简单的疏忽或粗心，都有可能产生错误并引发连锁反应。万丈高楼平地起，要想获得高质量的数据，必须从宏观到微观，从主观到客观，对企业进行深彻的变革，伴随着思想的洗礼，才能建立起企业的数据质量管理体系，使数据闪耀出应有的价值。
集团公司管控模式和主数据建设的深度分析
本文核心分析集团公司管控模式与主数据建设的关联：集团管控分为财务、战略、运营三种类型，分别对应独立建设、分层级建设、大集中三种信息化建设模式；主数据建设模式由信息化建设模式决定，财务及战略管控型采用多级分布式部署，运营管控型采用集团统一部署，同时明确主数据定义及建设对系统数据共享、集团决策的重要意义。
进击的产品经理：从C端到B端
本文以作者自身转型经历为切入点，明确C端产品面向个人用户（如微信、淘宝），核心围绕人性，注重刚需、高频、覆盖人群广和用户体验；B端产品面向企业用户（如ERP、钉钉），核心围绕业务需求，注重功能、流程和可操作性，为达成管理目标可适当牺牲用户体验。作者分享了自身从C端到B端产品经理的转型感悟，指出B端产品潜力巨大，对产品经理提出了更高要求。
浅谈集团组织机构主数据建设
本文围绕集团组织机构主数据建设展开，明确其为企业业务管理的“骨架”，建设方式受企业管控模式等因素影响。运营管控型集团需集团统一搭建主数据平台，管理到最末级组织；战略管控型集团仅管控核心层级组织，可分级部署平台；财务管控型集团需结合人事管理需求确定管控范围，重点建设股权和财务视图。同时指出建设中常见问题及解决办法，如编码建议采用无含义数字流水码，差异业务组织需分类管理，并提及主数据管理平台的核心功能。
主数据●缘起
社会生产组织方式演化，信息技术的出现，是主数据出现的直接原因，但从本质而言，三次科技革命从不同的角度为主数据加了一把火，主数据终于破壳而出并茁壮成长，成为一个单独的信息化应用，在当今的企业信息化应用体系中占据了重要的一席之地。
如何提升MDM数据质量管理
在MDM项目咨询及实施过程中，质量管理是至为重要的一部分，大多数MDM解决方案中对质量管理的描述往往流于形式和概念性介绍，不成体系，如何在实施过程或软件功能方面加强以提升数据质量，本文仅就这一问题，结合作者从事的MDM项目和经验，谈谈思路和想法，以提供建议和参考。
10年后，工厂是这个样子！
未来工厂是一种设想，应用新的工厂结构、数字技术和集成流程提高生产效率。要把梦想变成现实，企业必须解决三大驱动问题：战略和领导力、员工技能、信息技术基础设施。 BCG波士顿咨询公司发布了关于未来工厂的最新研究报告《2016年未来工厂研究》，通过研究汽车供应商和整车厂来探究未来几十年的工厂，在利用创新提高生产效率方面，这两类企业一直走在前列。 报告的目的是描绘2030年未来工厂的蓝图，并对其价值进行评估和制定实施路线。
2017年大数据及分析市场的15项趋势预测
本文汇总了MapR科技、Hortonworks、DataStax三家机构对2017年大数据及分析市场的15项趋势预测。核心趋势包括AI重返主流、数据治理成为竞争优势、企业转向业务驱动型数据应用、数据敏捷性决定竞争胜负、区块链变革金融服务、机器学习与微服务深度整合，此外还涵盖智能网络、实时分析、数据价值化、数据工程师崛起、混合云主导、去服务器架构普及等，全面展现了当年大数据及分析领域的发展方向。
如何打造高性能大数据分析平台
大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起，但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则（例如数据提。萸逑矗，存储，以及介绍）。本文应作为一个通用准则，以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。
物料标准在PDM环境下的实现与应用
本文介绍了在 PDM 环境下物料标准的实现与应用。指出 PDM 与 ERP（SAP）对接需统一物料标准，以解决 “一物多码” 问题；通过调整 PDM 属性字段、新增 MDM 编码字段，建立 PDM-MDM-SAP 对接流程；详述物料批量申请、标准化审核、编码生成发布的操作步骤；最终打通设计、工艺、生产、采购数据流，消除信息孤岛，提升数据准确性与流转效率。