在大数据时代，企业都遵循着数据指导业务的模型，期望通过数据来深挖新的价值创造点，为企业带来商业模式的创新和变革。然而在企业转型过程中，通常面临着业务系统数据不连通造成的信息壁垒问题；数据来源渠道责任不明确，数据填报缺失导致的数据质量问题；企业内大数据技术人才有限，造成大数据准入门槛问题；指标零散不成体系，业务系统数据结果不一致导致的内部管理等问题。国双Zeta企业级大数据平台是以Hadoop生态圈开源软件技术栈为基础，自研产品为核心，面向企业级用户提供海量数据分布式存储、计算和分析挖掘的高可靠、高性能的大数据平台。本文将梳理Zeta平台的架构和能力，深入了解建设Zeta平台的意义和价值，以及Zeta平台的特点。

白皮书聚焦于电信大数据的应用发展情况，首先通过应用案例分析和实践成果调研等方式，形成国内外电信运营商大数据应用地图，从发展现状、应用优势、发展挑战等方面对电信大数据的应用情况进行了总结描述；然后深入分析了电信大数据应用发展所涉及的技术标准、安全保障、政策条件、法律风险和商业模式等具体内容；最后，针对电信大数据的未来发展趋势做出预判，并从行业和企业、技术和运营等不同角度，提出促进电信大数据价值应用的发展策略。

本文致力于盘点数据团队建设现状，回答数据团队发展中面临的问题，力求为行业内数据团队的组建和高校数据人才的培养提供指导性意见。年初，突如其来的疫情对全社会都造成了极大的冲击，数据团队同样受到影响。在疫情的影响下，数据从业者应该保持着怎样的心态？数据团队的建设应该逐步放缓还是迎合规律缓慢加速？从数据团队建设现状、全球数据团队观察和疫情对数据团队的影响几个方面，力求真实呈现现阶段数据团队的建设全景。

人工智能并不是一种技术，理解这一点至关重要。它是一系列技术和构成要素，如自然语言处理、机器学习和深度学习、神经网络、虚拟客服、自主系统以及计算机视觉等。要了解人工智能所囊括的多种构成要素，请参阅图1。像对待其他新兴技术一样，许多企业对于人工智能也采用浅尝辄止的方法，主要开展试点项目和概念验证(PoC)。它们将人工智能应用于企业边缘领域，零敲碎打地实施一些看似让人兴奋但却孤立的用例，如提高机器人流程自动化(RPA)或聊天机器人等会话服务的智能程度。

本文分别从机场规模、机场发展、机场服务、机场保障、航空网络五个方面展示了28家千万级机场20多余项发展数据指标。

ToP品牌热销系列复购率为华为、OPPO、vivo、小米的旗觑系列复购率均超过20%·Mate系列用户对华为忠诚度达555%。

中国电信以“卓越100”计划为基础，汇集70亿元七大激励基金，通过定制和流量合作激励合作伙伴，为消费者提供功能更强、应用更丰富的终端产品，通过渠道直补、终端承销和上市亮相激励，为渠道提供更多支持，促进终端销售。

容灾备份简称“灾备”，是指利用科学的技术手段和方法，提前 建立系统化的数据应急方式，以应对灾难的发生。容灾与备份是两个 独立的概念，容灾是为了在遭遇灾害时保证信息系统能正常运行，帮 助企业实现业务连续性的目标，备份是为了应对灾难来临时造成的数 据丢失问题。