产品设计 产品实战:从0到1搭建司库现金流动性预测产品 在全球化运营背景下,企业司库管理面临资金闲置与短缺并存的严峻挑战。本文深度解析现金流动性预测产品的设计逻辑,从数据层到算法层的架构搭建,到与ERP、CRM等系统的生态协同,揭秘如何通过精准预测实现资金调度效率提升、风险预警与决策支持,为产品经理提供兼具专业性与落地性的设计指南。 王佳亮 企业金融司库管理数据治理
AI,个人随笔 告别“狂草病历”:医疗AI从流程优化迈向价值创造的数据之战 中国医疗AI领域正面临一个严峻的现实——高质量的医学数据极度匮乏。尽管坐拥海量临床样本,但‘多而不优、散而不通’的数据现状已成为制约行业发展的最大瓶颈。本文将深入剖析医疗数据获取难的三大根源,揭示隐私安全、利益博弈与工程欠账背后的深层矛盾,并带来政策引导、技术创新与市场化流通的破局之道,为AI医疗产品经理指明数据战略的全新方向。 壮年女子AIGC版 AI应用数据治理智慧医疗
个人随笔 如何绘制数据架构图:从概念到实战的完整指南 数据驱动时代,数据架构图是项目规划的核心工具,作为企业 4A 架构的重要部分,它承上启下串联业务与技术,让数据流转清晰可辨。本文详解其定义与核心价值,拆解从需求确定到优化维护的完整绘制步骤,搭配实战案例与避坑技巧,教你打造清晰的可视化数据蓝图。 成于念 数据架构数据治理经验总结
AI 当紧急救火成为常态:中国企业AI转型必须跨越的体系化鸿沟 在数字化转型浪潮中,为何许多企业引入AI却收效甚微?深入剖析救火文化如何成为体系化思维的终极杀手,揭示组织混乱与AI逻辑的根本冲突。本文将从企业流程、数据治理到决策逻辑,层层拆解数字化转型的真正障碍,并指出构建AI适配组织的五条底线。 Mio的AI商业观察 AI落地企业治理数字化转型
AI,个人随笔 为什么企业永远不能把 AI 落地寄希望于工具 AI工具的热潮正在退去,企业数字化转型正面临深层挑战。从数据孤岛到流程碎片化,工具堆砌带来的技术负债正在吞噬企业效率。本文将揭示为何AI落地的关键在于构建四层稳定架构,而非追逐昙花一现的工具,并为企业提供从数据治理到AI Native流程的完整转型路线图。 Mio的AI商业观察 AI应用个人观点数字化转型
AI,个人随笔 “知识库问答”是 99%企业 AI 落地的第一站!一次性讲透,训练“拟人化”知识专家的核心心法 知识库问答(RAG)是企业AI落地的第一站,但现实中往往遭遇‘人工智障’的挫败。问题不在于提示词,而在于未经处理的‘生鲜食材’。本文从‘喂养、塑形、养成’三个维度,拆解如何将企业文档调教成AI能理解的‘活知识’,打造一个懂业务、说人话的‘虚拟员工’。 忘机 AI应用RAG企业AI
AI,个人随笔 数据“洁净度”比算法更能决定AI的“聪明度” 高端制造业砸重金引入AI却收获失望?当管理者抱怨AI输出‘高科技垃圾’时,真相往往是企业自身的数据质量堪忧。本文深度剖析AI落地失败的三大病灶——逻辑噪音、认知断层与数据孤岛,揭示算法复杂度与数据洁净度的杠杆关系,并给出企业‘数字化家政’的实操方案,让管理者看清真正的‘技术债’往往藏在那些被忽视的基础数据里。 沈素明 AI应用数字化转型数据治理
个人随笔 为什么我们都怕做数据治理 企业数字化转型浪潮下,数据治理已成为无法回避的痛点工程。从跨部门协同到高层支持,从投入产出模糊到文化阻力,每个环节都让从业者如履薄冰。本文将深度剖析数据治理五大恐惧来源,并给出四条实战破局法则,帮助企业在价值驱动与业务牵引中找到治理突破口。 赛助力 企业数字化数字化转型数据治理
个人随笔 拒绝“自杀式”交付:医疗软件公司如何在客制化的“黑洞”中活下去?(一) 医疗信息化正经历从‘纸面电子化’到‘管理数字化’的深度跃迁,但一线实施却面临‘诺基亚心理’的强烈抵制。当用户抱怨新系统‘操作繁琐’时,背后折射的是数据荒原与数字化文明的深刻冲突。本文从技术逻辑、商业博弈、组织心理三重视角,解构HCRM系统实施中的‘复杂性守恒’定律与权力再分配真相。 M-7 HCRM医疗信息化医院管理
个人随笔 数字孪生的“血液系统”:如何构建高效的数据治理体系 数字孪生项目的成败关键,往往藏在看不见的数据治理体系中。本文以跨海大桥项目为例,深度解析如何通过'三层治理体系'解决多元数据整合难题,将混乱的数据源转化为可信资产,让数字孪生从'可看'到'可用'实现关键跃迁。 Victoria BIM数字孪生数据治理
个人随笔 当代码智能从“题海”毕业:三个反常识提醒 代码大模型的发展正从“题海战术”转向真实软件工程。通过可验证性、仓库级任务与SWE Agents的崛起,以及数据配方的重写,AI正逐步实现从辅助到驱动再到自治的转变。我们需要重新审视我们的能力和工具,以适应这一变革。 yan AI应用工程系统数据治理
AI,个人随笔 从数据治理到机器学习:业务智能的源动力 在AI时代,企业管理者们迫切希望引入机器学习和人工智能来预测未来、自动决策。然而,许多企业在AI转型中遭遇失败,原因在于对“业务智能”的源动力把握不好。本文将探讨数据治理和机器学习在构建业务智能源动力中的关键作用。 沈素明 业务智能企业转型数据治理