如今传统企业如何做数字化转型？

数字化转型，是建立在数字化转换、数字化升级基础上，进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型，简单来说，是用数字来驱动整个世界的变革。企业数字化转型的本质是通过数字技术在竞争中获取优势。

企业做到一定程度，多多少少都会遇到一个瓶颈期，尤其是在现在这个信息爆炸、市场风向瞬息万变的时代，一不小心就会陷入迷茫：接下来我该怎么做？似乎老办法行不通了？别人都在做什么？如何降本增效？要如何拓客？如何用现有的资源让企业更上一层楼？营销活动要怎么才能获取更多的人脉和商机？有新的营销模式吗？

如今，数据成了新的能源，不是企业没有数据，而是很多企业不知道怎么采集数据，治理数据，或者更深入地说，从数据中发现问题和机会。数字化转型是一个发现问题、量化问题、解决问题的过程，总结一下，有四场必打的战役：品牌营销、产品创新、渠道经营和用户运营。

品牌营销：

品牌是一套对公司产品和服务所引发的预期和联想，它不仅代表了一个公司的产品，也是代表了一个公司的形象和特质。就像提到“足力健”就会想到老人鞋、价格亲民、穿着舒适；提到“旺旺”就会想到过年大礼包、走亲戚这样，成功的品牌营销，是即使客户没有购买过这个品牌的商品，也会在脑海中形成一个联想。

虽然品牌是一种主观感受，但依然有量化它的手段。

（数据来源：数说雷达）

以兰蔻来举例，在数说雷达系统中查询兰蔻的口碑，会得到一个词云：

可以看出，关注兰蔻品牌的人群大多都是回购，并且认可兰蔻产品的功效的，这也符合兰蔻作为国际大牌的实力。

再看看兰蔻在京东和天猫两个站点的声量，可以看出兰蔻运营的主要阵地在天猫，京东次之，但也有不错的声量成绩。

除了词云图，还有哪些可以量化口碑呢？数说雷达也总结了兰蔻在全网的客户情感数据，如下：

可以看出兰蔻的情感趋势、情感分布都是偏正向的。事实上，当我们提起兰蔻，也大多有“粉水”、“保湿”、“国际大牌”这样的联想。

数字化转型对品牌的量化就体现在此，把抽象的东西具象化、数据化，再从量化到的数据里找出品牌可以提升之处。

产品创新：

产品的优劣是用户体验中核心的部分，产品好不好客户说了算，因此产品调研十分有必要。但传统的传单、问卷调研很难快速、准确、全面地反映真实情况，从而给产品创新带来困难。

在创新战场上，企业需把细分市场的竞争情况、多维度的产品口碑和质量投诉信息通过数字化手段管理起来，充实企业的创新知识库。

渠道经营：

量化不仅是对于企业，更是对于市场。

线下渠道经营和线上同样重要，大部分人群的消费习惯还是在线下，要在疫情肆虐的当下降本增效，还是要利用关键三核心“人、货、场”武装自己，为企业提升竞争力。

而渠道经营用AI算法就可以事半功倍，比如门店选址，总有一家生意更好的店铺，在另一条街。这时候你就需要从客流画像、居民区分布、与CBD的距离等多个维度来分析筛选出一个最优选址，AI算法就是最好的选择。图例为数说睿见全国城市指标排名，在指标的参考下选择最符合企业需求的选址，可以少走很多弯路。

来源：数说睿见全国城市选址指标

用户运营：

前述几场大战可以帮助企业培养和筛选出意向客户，用户运营则帮助在私域池中促成交易。很多大牌美妆都在做的社群经营就是私域，先用活动或者首次销售把用户引流到社群中，做好品牌的宣传、下期活动的营销，这种“耳濡目染”自然会让用户对品牌的印象加深，再用打折促销的方式促成二次购买，逐渐汇聚成一批忠实的品牌社群客户。

遵循用户拉新——激活——留存——转化——传播——到店的路径，企业仍然需要数据采集工具提供多点打通、融合、管理功能。节省人力，把人力和数据用在刀刃上，这也是数字化转型的意义。

其实不论是什么转型，归根结底都是为了企业更好的发展。数字化转型的开始或许很难，但从长远的眼光看，这一步值得迈出。

截至2019年3月，河南沃联沃电子商务有限公司未被认定为传销。

河南沃联沃电子商务有限公司基础信息

1、企业名称： 河南沃联沃电子商务有限公司

2、类型： 有限责任公司(自然人投资或控股)

3、法定代表人： 葛润省

4、注册资本： 5000000000万

5、成立日期： 2016年12月13日

6、营业期限自： 2016年12月13日  营业期限至：

7、登记机关： 三门峡市市场监督管理局湖滨分局

8、核准日期： 2018年07月23日

9、登记状态： 存续（在营、开业、在册）

10、住所： 三门峡市商务中心区迎宾大道与中心大道西北角（湖滨大厦A座19层）

11、经营范围： 日用品、粮油制品、工艺品、五金电料、化妆品、保健食品、洗涤用品、文体办公用品、厨房用品、卫生洁具、皮革制品、家具、针织用品、服装鞋帽、机械设备、家用电器、健身器材、

照相器材、照明电器、通讯器材、电子产品、初级农产品、预包装食品、母婴用品、计算机、软件及辅助设备的销售；汽车、房地产信息咨询；普通货物道路运输；普通货物仓储服务；网上提供软件开发、计算机系统服务；从事货物和技术出口业务。

扩展资料：

1、打开百度，搜索“国家企业信用信息公示系统”

2、在国家企业信用信息公示系统搜索框输入“沃联沃”，点击搜索

3、点击搜索出来的结果，即

4、通过搜索结果可知，该公司为正常续存状态，未被列入异常经营名单，不属于传销。

参考资料来源：国家企业信用信息公示系统——河南沃联沃电子商务有限公司

未来的网络平台不会全面替代实体店面，网络平台只能是实体店外另一种产品销售方式，是实体店销售的一种补充形式。

网络平台和实体店相比，优势和劣势都很明显，网络平台的优势包括销售范围广，围观的人多，成本低，可以按照订单销量进货销售，缺点是消费者维权困难，产品缺少直观感受，网络上的和现实商品差距大。尤其是大件商品，特殊商品，不适合在网上销售。

由于网络平台和实体店区别明显，二者不能互相替代，只能是互相补充。

简单来说，从3G到5G伴随着的是更快的网速和随着而来更多的使用场景，预计在5G普及之后会带来高速率、低延时、物联网等特性，会有相比于目前更多的网络设备接入和应用范围。具体地：

1、最简单的区别就是在网速上面，以及更快速度伴随而来的更多样应用和适用范围；

1、3G是第三代移动通信技术（3rd-generation，3G），是指支持高速数据传输的蜂窝移动通讯技术。3G服务能够同时传送声音及数据信息，速率一般在几百kbps以上。目前3G存在四种标准：CDMA2000，WCDMA，TD-SCDMA，WiMAX；

2、4G是第四代移动通信及其技术的简称。相比3G，4G带宽更高，能够传输更高质量的视频及图像。其实 4G 使用的 LTE 系统由于数据传输率很高，可以直接将语音数据切割成封包来传送；在4G时代，得益于更高的传输速度，流媒体、直播都成为了常见的使用场景；

3、5G网络将有更大的容量和更快的数据处理速度，通过手机、可穿戴设备和其它联网硬件推出更多的新服务将成为可能。5G的容量预计是4G的1000倍。使用4G网络，你不能在手机上真正实时在线玩游戏，但使用5G网络却可以做到。4G网络是专为手机打造的，没有为物联网进行优化。5G技术为物联网提供了超大带宽，与4G相比，5G网络可以支持10倍以上的设备；

以上就是3G、4G和5G有什么区别的具体介绍了，希望可以帮助到大家。

大数据技术发展史：大数据的前世今生

今天我们常说的大数据技术，其实起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，也就是我们经常听到的“三驾马车”，分别是分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库系统BigTable。

你知道，搜索引擎主要就做两件事情，一个是网页抓取，一个是索引构建，而在这个过程中，有大量的数据需要存储和计算。这“三驾马车”其实就是用来解决这个问题的，你从介绍中也能看出来，一个文件系统、一个计算框架、一个数据库系统。

现在你听到分布式、大数据之类的词，肯定一点儿也不陌生。但你要知道，在2004年那会儿，整个互联网还处于懵懂时代，Google发布的论文实在是让业界为之一振，大家恍然大悟，原来还可以这么玩。

因为那个时间段，大多数公司的关注点其实还是聚焦在单机上，在思考如何提升单机的性能，寻找更贵更好的服务器。而Google的思路是部署一个大规模的服务器集群，通过分布式的方式将海量数据存储在这个集群上，然后利用集群上的所有机器进行数据计算。 这样，Google其实不需要买很多很贵的服务器，它只要把这些普通的机器组织到一起，就非常厉害了。

当时的天才程序员，也是Lucene开源项目的创始人Doug Cutting正在开发开源搜索引擎Nutch，阅读了Google的论文后，他非常兴奋，紧接着就根据论文原理初步实现了类似GFS和MapReduce的功能。

两年后的2006年，Doug Cutting将这些大数据相关的功能从Nutch中分离了出来，然后启动了一个独立的项目专门开发维护大数据技术，这就是后来赫赫有名的Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce。

当我们回顾软件开发的历史，包括我们自己开发的软件，你会发现，有的软件在开发出来以后无人问津或者寥寥数人使用，这样的软件其实在所有开发出来的软件中占大多数。而有的软件则可能会开创一个行业，每年创造数百亿美元的价值，创造百万计的就业岗位，这些软件曾经是Windows、Linux、Java，而现在这个名单要加上Hadoop的名字。

如果有时间，你可以简单浏览下Hadoop的代码，这个纯用Java编写的软件其实并没有什么高深的技术难点，使用的也都是一些最基础的编程技巧，也没有什么出奇之处，但是它却给社会带来巨大的影响，甚至带动一场深刻的科技革命，推动了人工智能的发展与进步。

我觉得，我们在做软件开发的时候，也可以多思考一下，我们所开发软件的价值点在哪里？真正需要使用软件实现价值的地方在哪里？你应该关注业务、理解业务，有价值导向，用自己的技术为公司创造真正的价值，进而实现自己的人生价值。而不是整天埋头在需求说明文档里，做一个没有思考的代码机器人。

Hadoop发布之后，Yahoo很快就用了起来。大概又过了一年到了2007年，百度和阿里巴巴也开始使用Hadoop进行大数据存储与计算。

2008年，Hadoop正式成为Apache的顶级项目，后来Doug Cutting本人也成为了Apache基金会的主席。自此，Hadoop作为软件开发领域的一颗明星冉冉升起。

同年，专门运营Hadoop的商业公司Cloudera成立，Hadoop得到进一步的商业支持。

这个时候，Yahoo的一些人觉得用MapReduce进行大数据编程太麻烦了，于是便开发了Pig。Pig是一种脚本语言，使用类SQL的语法，开发者可以用Pig脚本描述要对大数据集上进行的 *** 作，Pig经过编译后会生成MapReduce程序，然后在Hadoop上运行。

编写Pig脚本虽然比直接MapReduce编程容易，但是依然需要学习新的脚本语法。于是Facebook又发布了Hive。Hive支持使用SQL语法来进行大数据计算，比如说你可以写个Select语句进行数据查询，然后Hive会把SQL语句转化成MapReduce的计算程序。

这样，熟悉数据库的数据分析师和工程师便可以无门槛地使用大数据进行数据分析和处理了。Hive出现后极大程度地降低了Hadoop的使用难度，迅速得到开发者和企业的追捧。据说，2011年的时候，Facebook大数据平台上运行的作业90%都来源于Hive。

随后，众多Hadoop周边产品开始出现，大数据生态体系逐渐形成，其中包括：专门将关系数据库中的数据导入导出到Hadoop平台的Sqoop；针对大规模日志进行分布式收集、聚合和传输的Flume；MapReduce工作流调度引擎Oozie等。

在Hadoop早期，MapReduce既是一个执行引擎，又是一个资源调度框架，服务器集群的资源调度管理由MapReduce自己完成。但是这样不利于资源复用，也使得MapReduce非常臃肿。于是一个新项目启动了，将MapReduce执行引擎和资源调度分离开来，这就是Yarn。2012年，Yarn成为一个独立的项目开始运营，随后被各类大数据产品支持，成为大数据平台上最主流的资源调度系统。

同样是在2012年，UC伯克利AMP实验室（Algorithms、Machine和People的缩写）开发的Spark开始崭露头角。当时AMP实验室的马铁博士发现使用MapReduce进行机器学习计算的时候性能非常差，因为机器学习算法通常需要进行很多次的迭代计算，而MapReduce每执行一次Map和Reduce计算都需要重新启动一次作业，带来大量的无谓消耗。还有一点就是MapReduce主要使用磁盘作为存储介质，而2012年的时候，内存已经突破容量和成本限制，成为数据运行过程中主要的存储介质。Spark一经推出，立即受到业界的追捧，并逐步替代MapReduce在企业应用中的地位。

一般说来，像MapReduce、Spark这类计算框架处理的业务场景都被称作批处理计算，因为它们通常针对以“天”为单位产生的数据进行一次计算，然后得到需要的结果，这中间计算需要花费的时间大概是几十分钟甚至更长的时间。因为计算的数据是非在线得到的实时数据，而是历史数据，所以这类计算也被称为大数据离线计算。

而在大数据领域，还有另外一类应用场景，它们需要对实时产生的大量数据进行即时计算，比如对于遍布城市的监控摄像头进行人脸识别和嫌犯追踪。这类计算称为大数据流计算，相应地，有Storm、Flink、Spark Streaming等流计算框架来满足此类大数据应用的场景。 流式计算要处理的数据是实时在线产生的数据，所以这类计算也被称为大数据实时计算。

在典型的大数据的业务场景下，数据业务最通用的做法是，采用批处理的技术处理历史全量数据，采用流式计算处理实时新增数据。而像Flink这样的计算引擎，可以同时支持流式计算和批处理计算。

除了大数据批处理和流处理，NoSQL系统处理的主要也是大规模海量数据的存储与访问，所以也被归为大数据技术。 NoSQL曾经在2011年左右非常火爆，涌现出HBase、Cassandra等许多优秀的产品，其中HBase是从Hadoop中分离出来的、基于HDFS的NoSQL系统。

我们回顾软件发展的历史会发现，差不多类似功能的软件，它们出现的时间都非常接近，比如Linux和Windows都是在90年代初出现，Java开发中的各类MVC框架也基本都是同期出现，Android和iOS也是前脚后脚问世。2011年前后，各种NoSQL数据库也是层出不群，我也是在那个时候参与开发了阿里巴巴自己的NoSQL系统。

事物发展有自己的潮流和规律，当你身处潮流之中的时候，要紧紧抓住潮流的机会，想办法脱颖而出，即使没有成功，也会更加洞悉时代的脉搏，收获珍贵的知识和经验。而如果潮流已经退去，这个时候再去往这个方向上努力，只会收获迷茫与压抑，对时代、对自己都没有什么帮助。

但是时代的浪潮犹如海滩上的浪花，总是一浪接着一浪，只要你站在海边，身处这个行业之中，下一个浪潮很快又会到来。你需要敏感而又深刻地去观察，略去那些浮躁的泡沫，抓住真正潮流的机会，奋力一搏，不管成败，都不会遗憾。

正所谓在历史前进的逻辑中前进，在时代发展的潮流中发展。通俗的说，就是要在风口中飞翔。

上面我讲的这些基本上都可以归类为大数据引擎或者大数据框架。而大数据处理的主要应用场景包括数据分析、数据挖掘与机器学习。数据分析主要使用Hive、Spark SQL等SQL引擎完成；数据挖掘与机器学习则有专门的机器学习框架TensorFlow、Mahout以及MLlib等，内置了主要的机器学习和数据挖掘算法。

此外，大数据要存入分布式文件系统（HDFS），要有序调度MapReduce和Spark作业执行，并能把执行结果写入到各个应用系统的数据库中，还需要有一个大数据平台整合所有这些大数据组件和企业应用系统。

图中的所有这些框架、平台以及相关的算法共同构成了大数据的技术体系，我将会在专栏后面逐个分析，帮你能够对大数据技术原理和应用算法构建起完整的知识体系，进可以专职从事大数据开发，退可以在自己的应用开发中更好地和大数据集成，掌控自己的项目。

希望对您有所帮助！~

手机骁龙处理器排行榜分别为骁龙8gen2、骁龙8＋、骁龙8gen1、骁龙888plus、骁龙888。
一、骁龙8gen2
1、它延续了上一代的4nm制程，但是将核心架构更改为了1＋2＋2＋3，包含1个32GHz的超大核＋4个28GHz的大核以及3个20GHz的能效核。相比于前代骁龙8＋，cpu的性能提升为35％，能效提升更是达到了40％。
2、兼容性上支持现在的LPDDR5X，以及最新的UFS40，频率高达4，200MHz。
3、GPU方面也有着不小的升级，性能提升25％，能效提升45％，并支持画面光追技术。整体来说，作为目前最强的安卓芯片，它的cpu性能已经到能够接近苹果a16的水平了。
二、骁龙8＋
1、根据腾讯rog手机6pro测试，手机的性能非常的强大，拥有很强劲的散热配置，还有激进的性能调度策略，可以实现芯片性能的充分释放。
2、根据原神游戏的测试，基本可以实现一直60帧，不会降帧，非常的稳定。
3、相比上一代手机来说拥有很大的提升，性能非常强大，可以去带来更多的实惠。
三、骁龙8gen1
1、这款处理器的性能将会比骁龙888Plus提高一些，CPU提高了20％，能效提升了30％，
2、这款处理器还具备了新的第七代人工智能引擎，速度快了4倍，
3、并且可以支持aptX无损蓝牙的编解码器，提供了高达16bit、441kHz的CD质量音频。
4、高通骁龙8gen1还提供了18bit的信号处理器，与888的14bit SpectraI SP相比，可以处理4000倍数据，能够使该设备每秒捕捉32亿的像素，简直强到离谱。
四、骁龙888plus
1、高通骁龙888Plus采用三星5纳米LPE架构工艺，1＋3＋4八核CPU架构，一大核X1主频2995GHz、三中核A78频率为242GHz、四小核心A55运行频率为180GHz。
2、GPU采用Adreno660工作频率达到了840MH。
3、骁龙888Plus和上一代的骁龙888相比CPU性能提升52％左右，GPU则保持不变，AI引擎的运算能力提升超越了20％，
4、总体来说性能提升不大，但是在功耗、发热方面能够改善更多。
五、骁龙888
1、骁龙888在网速提升上因为支持5G载波聚合技术得到大幅提升，骁龙888机型能够做到全球最快的商用网络速度，下载速度高达75Gbps上传速度3Gbps。
2、拍摄能力也达到了全新的高度，最关键的就是3个ISP的加入，这是首次支持3个ISP的处理器。
3、许多Android手机在进行变焦，不同镜头切换过程中会感觉卡顿，搭载骁龙888的手机就没有问题，可以支持手机在后台同时运行三个摄像头，这样不管想用哪个摄像头，都可以快速切换过去。
4、GPU性能相较于上代骁龙865可以说是Adreno GPU有史以来最大的一次提升，功耗降低了20％，这样的能效提升，为游戏支持提供了坚实的基础，可以支持手机带来超流畅的游戏体验。
高通骁龙处理器排名
高通骁龙处理器排名：骁龙8gen2、骁龙8gen1、骁龙888 plus、骁龙888。
1、骁龙8gen2
采用台积电4nm工艺，搭载Adreno 740 GPU，搭载8核CPU，超大核主频提高到了 336GHz，4大核主频为280GHz，3小核为202GHz。
2、骁龙8gen1
这是高通第一次使用arm公司的armv9芯片，此次的工艺采用了4nm工艺。有着全新的cortex-x2主核具备了30GHZ频率，还有三个基于cortex-a710的性能核，频率为25GHZ，以及四个基于cottex-a510设计的能效核。采用18GHZ频率。
3、骁龙888 plus
采用了三星的5nmlpe架构工艺，这也是目前最顶尖的工艺。采用了1+3+4八核的CPU架构，一个大核X1，主频为2995GHz、三个中核A78，频率为242GHz、四个小核，A55运行频率为180GHz。
4、骁龙888
搭载最新一代5nm制作工艺，为用户带来最强的处理器性能，5nm的制作工艺，带来最为顶尖的技术、成本、功能性能要求。使用了超大核＋大核＋小核的三丛集架构，其中超大核为Cortex X1，大核为Cortex A78，小核为Cortex A55。
手机处理器高通骁龙哪个好
骁龙778g好。
骁龙778G拥有功耗更加出色的台积电6nm工艺制程，更强的四核心A78性能核芯，以及更强的Adreno 642L GPU，内存支持上也支持到了最新的LPDDR5内存，基带方面也是更高规格的X53基带。
在性能跑分评测软件安兔兔中，同为8+1328GB存储的情况下，搭载骁龙695的荣耀X30总分39万分，搭载骁龙778G的小米Civi分数为51万分。骁龙778G的整体性能领先了30%，性能差距还是比较大。
骁龙778g的特点
作为一款中端芯片，骁龙778G的最大亮点在于影像部分，其内置高通第6代AI引擎，结合Hexagon770 AI加速，AI算力达到12TOPS，集成骁龙X53基带芯片。在ISP部分，骁龙778G的三核心设计可以同时完成三张照片或三段视频的拍摄，其中包括长焦镜头、广角主摄和超广角镜头。
同时骁龙778G借助于Snapdragon Elite Gaming引擎，辅助提升GPU的图像处理效率，同时降低触控响应延迟时间，在视觉效果和触控体验方面带来大幅提升。
高通骁龙那个芯片好 高通骁龙芯片对比高通骁龙那个芯片好 高通骁龙芯片对比
骁龙目前最好的处理器是什么
骁龙845，骁龙845是高通骁龙处理器，高通骁龙845芯片在2017年中旬曝光，是基于台积电的7nm工艺，架构上，其将继续沿用自主的8核心设计，GPU则会升级到Andreno630。
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骁龙处理器
1骁龙处理器是高度集成的移动优化系统级芯片(SoC)，结合了业内领先的3G/4G移动宽带技术与强大的多媒体功能、3D图形功能和GPS引擎。
2骁龙芯片组系列定位IT与通信融合，由于具备极高的处理速度、极低的功耗、逼真的多媒体和全面的连接性，推动了全新智能移动终端的涌现，因此可以使用户获得"永远在线、永远激活、永远连接"的最佳体验，从而为世界各地的消费者重新定义移动性。
3骁龙处理器解决方案是目前业内兼容网络最多、速度最快的产品，深受OEM厂商和消费者的喜爱。Qualcomm骁龙处理器无论是在业内还是用户心中都有着较高的认可度，也有不少用户把是否搭载骁龙处理器作为购机的一项重要参考。
高通骁龙695和778g哪个好
在芯片的性能方面是骁龙778G更好，可以为用户提供很好的芯片功能使用，很是值得入手的一款芯片。骁龙695的CPU单核性能比骁龙778G差了约90分，虽然有差距，但足以保证最低限度的流畅。多核则只有骁龙778G的三分之二，在运行重度应用，比如玩游戏时，会出现肉眼可见的差距。
比起骁龙778G，骁龙695无疑是更低定位的中端芯片。具体差异在于：A78大核只有两个，严重影响CPU多核性能；大核最高频率差了02GHz，CPU单核性能要低一些；A55小核虽然多了两个，但是安卓阵营的小核架构不堪大用，基本只能拿来凑数。
骁龙778G主要功能
骁龙778G采用高通Kryo670CPU，可实现40%的性能提升，同时有着出色的能效表现，其搭载的Adreno642LGPU图形渲染速度号称比上代产品快 40%。在人工智能方面，骁龙778G具有第六代人工智能引擎，采用Hexagon770处理器，具有12 TOPS性能。
为了加强游戏，还配备了”骁龙精英游戏“功能。骁龙778G支持刷新率高达144Hz的FHD+显示屏，内置的高通Spectra570L三重ISP支持：192亿像素的单摄像头、3600万+2200万像素的双摄像头或2200万像素的三摄像头。

5G是第五代移动通信，5G相比于4G，可以提供更高的速率、更低的时延、更多的连接数、更快的移动速率、更高的安全性以及更灵活的业务部署能力。体验使用的时候速率可以达到1Gbps，例如使用5G后，下载一部高清**只需要几秒钟就可以啦！

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