在企业全面数字化转型过程中，业务流程作为企业中一系列创造价值的活动的组合，对解决信息化时代企业各业务系统相互独立造成的业务独立、数据孤岛等问题起到至关重要的作用。近年来国家出台了一系列政策文件推动企业流程的数字化转型，为促进全流程变革与业务重组，深挖端到端业务流程价值做出了顶层战略安排。
1月9日，由中国信息通信研究院主办的“2023中国信通院ICT深度观察报告会——政企数字化转型分论坛”在线上成功举办。论坛设立《数字时代下的流程变革创新》主题圆桌对话，中国联通数字化部流程治理室总监施阳、德勤中国流程挖掘中心联席主管合伙人陈剑峰、IBM大中华区科技事业部流程挖掘及机器人自动化高级产品经理孙震、神州泰岳运营商BG全栈智能运营事业部中心总经理刘鹏共同围绕流程变革的价值和意义，流程治理在企业中的具体实践，业务流程管理、流程挖掘、流程自动化等流程技术的创新应用展开深入讨论和交流。
与会专家首先围绕流程管理方式变革对企业数字化转型的推进作用分享了观点。
中国联通数字化部流程治理室总监施阳表示，数字化转型本身就是在生产资料、生产内部组织关系以及管理模式上的转变和创新，为此就必须做好业务流程的顶层整体设计，才能够把流程和数据、流程和IT以及整体业务组织模式一以贯之连接起来。流程的再造和流程的变革是做好数字化转型最基础的一步。
神州泰岳运营商BG全栈智能运营事业部中心总经理刘鹏认为，企业数字化转型的本质是价值创造，是通过“连接、在线、共享、智能”对企业业务的重塑。流程作为业务运营的载体，其连接、在线等特点也恰恰与企业数字化转型的特点相吻合，企业流程管理必将在数字化转型中发挥巨大作用。
德勤中国流程挖掘中心联席主管合伙人陈剑峰表示，企业数字化转型，必定会涉及流程改造，但其不仅仅停留在流程层面的变革，更多在商业模式、运营模式、组织与能力，包括技术、流程等多方面的变革。流程变革对企业的数字化转型有一定的推动作用，其作用更多表现在如何使企业的业务流程更加敏捷地响应业务模式的变化，使流程尽可能去匹配业务、适配业务。
IBM大中华区科技事业部流程挖掘及机器人自动化高级产品经理孙震谈到，流程改造和重塑是企业各环节变革中的重中之重，是信息化、数字化、智能化的基石，通过搭建业务流程平台可以帮助员工更快速地成为合格的专业人才，让流程通过充分利用内外部的数据而变为认知型工作流。
施阳分享了中国联通在推动集团整体流程治理方面的经验和取得的成效。他指出，中国联通借鉴业界先进经验，结合央国企特点，主要做了三个方面的工作：首先是做好顶层规划设计，通过建立完善的组织规章制度和专家团队，设置流程专岗和内部培训机制，来引领整体的流程变革；二是坚持一个明确的方法论，中国联通结合自身特色提出了四统一的方法论，即统一方法、统一工具、统一模板和统一发布，作为中国联通整体的流程治理机制，并依据流程的全生命周期，形成包括问题收集、问题决策、方案制定、方案验证、流程发布、流程上线和效果验证的“流程治理七步法”，从方法论上推动整体的流程变革；三是做好运营来保证效果落地，通过开展整体成熟度及业务指标评估，并做好流程相关IT能力支撑和统一流程平台建设，实现流程数据的全面贯通和有效连接，真正达到流程的自动化运行和管理，深度发现并改进流程运行中存在的实际问题。
刘鹏分享了企业建设BPM流程管理平台的意义以及在应用过程中的注意事项。他表示，通过建设BPM平台，首先可以打通管理体系建设壁垒，统一业务流程管理规范；同时可以解决业务部门与IT部门的鸿沟和协同问题，实现高效的业务流程全生命周期闭环管理；此外还可以极大提升企业的组织绩效，为企业数字化转型赋能。在BPM平台建设过程中，要建立对应的组织保障体系，通过建立组织层面的支撑，设置专门的流程管理团队，推动和协调企业业务流程的持续改进；要建立考核体系保障，设立流程业绩指标来反映业务流程运行效率，对流程执行者设置关键绩效指标来引导员工按标准完成流程中的相关工作；要打造流程文化，强调端到端的流程，加强跨部门合作和团队精神，多措并举推动流程落地。
陈剑峰分享了推动国内流程挖掘行业发展的因素和面临的主要挑战。他指出，根据德勤的相关调研，全球已有超过六成的受访企业在一个或多个业务中使用流程挖掘，其中超过八成企业认为流程挖掘真正给他们带来了价值。虽然目前国内的应用范围与欧美相比尚有差距，但根据德勤的估算，全球流程挖掘市场未来将持续保持40%-60%的速度增长，其中至少有三到四成左右的份额在亚洲，可见流程挖掘在国内具有较好的发展前景。在推动国内流程挖掘行业发展的因素方面，他认为，首先是企业对于流程挖掘、流程管理的优化普遍有非常高的预期；其次从经济大环境看，越来越多的企业在不断寻求降本增效的动力，对于过往流程的堵点、痛点及冗余，流程挖掘本身就是降本增效的一些黄金点；第三是信息技术，尤其是数据科学技术的不断发展完善。他表示，企业对于流程挖掘的认知、流程挖掘基础数据的质量、企业业务部门和IT部门的配合将是流程挖掘落地实施过程中面临的主要挑战。
孙震分享了流程自动化技术的发展和应用前景。他指出，流程自动化技术从2019年正式进入中国，到目前为止已经在各行业得到广泛应用，提高了流程效率，降低了人工成本。同时，也带动了包括流程挖掘、低代码、AI等技术的普及，以及各种交叉业务场景的落地。他提到，近年来被广泛认知的“超自动化”既是一个技术概念，也是众多前沿技术的集大成者。要实现超自动化的蓝图，不仅是技术的堆叠，更重要的是理解企业的业务本质，即流程挖掘是超自动化的起点，通过洞察实际的业务流程，才能真正了解企业的业务，理解流程自动化的实际使用范围，更好地设计自动化操作以及不同平台或步骤之间的衔接。未来，流程挖掘、流程自动化等技术将进一步融合，将有更多的技术研发投入和业务场景成熟落地，加快满足各类企业客户的需要，更好地帮助企业实现数字化转型。
中国信通院云大所政企数字化转型部深耕企业流程数字化转型领域。前期，基于IOMM企业数字化转型方法论，构建了包括流程治理、流程平台在内的“流程数字化”系列标准，目前已经联合众多业内企业共同完成了《企业数字化成熟度模型：流程治理》、《可信数字化服务能力要求：业务流程管理平台BPM》、《可信数字化服务能力要求：业务流程挖掘平台》、《可信数字化服务能力要求：业务流程自动化平台》标准的编制并启动评估。同时开展了流程与服务创新主题沙龙活动及圆桌对话，并正在开展《流程挖掘行业发展报告》编制工作，通过一系列方式推动企业流程数字化转型的规范发展和落地实施。
2023年，流程数字化转型领域研究工作将持续推进，在标准编制和评估、行业研究、主题沙龙、产业生态等各方面开展工作，帮助企业业务流程实现提质增效。欢迎在企业流程数字化转型领域有相关需求和实践案例的产业各方专家共同参与相关工作！
深度学习部署：Windows安装pycocotools报错解决方法1.pycocotools库的简介2.pycocotools安装的坑3.解决办法更多Ai资讯：公主号AiCharm本系列是作者在跑一些深度学习实例时，遇到的各种各样的问题及解决办法，希望能够帮助到大家。ERROR:Commanderroredoutwithexitstatus1:'D:\Anaconda3\python.exe'-u-c'importsys,setuptools,tokenize;sys.argv[0]='"'"'C:\\Users\\46653\\AppData\\Local\\Temp\\pip-instal
深度学习12.CNN经典网络VGG16一、简介1.VGG来源2.VGG分类3.不同模型的参数数量4.3x3卷积核的好处5.关于学习率调度6.批归一化二、VGG16层分析1.层划分2.参数展开过程图解3.参数传递示例4.VGG16各层参数数量三、代码分析1.VGG16模型定义2.训练3.测试一、简介1.VGG来源VGG（VisualGeometryGroup）是一个视觉几何组在2014年提出的深度卷积神经网络架构。VGG在2014年ImageNet图像分类竞赛亚军，定位竞赛冠军；VGG网络采用连续的小卷积核（3x3）和池化层构建深度神经网络，网络深度可以达到16层或19层，其中VGG16和VGG
进行这种深度检查的最佳方法是什么:{:a=>1,:b=>{:c=>2,:f=>3,:d=>4}}.include?({:b=>{:c=>2,:f=>3}})#=>true谢谢 最佳答案 我想我从那个例子中明白了你的意思(不知何故)。我们检查子哈希中的每个键是否在超哈希中，然后检查这些键的对应值是否以某种方式匹配:如果值是哈希，则执行另一次深度检查，否则，检查值是否相等:classHashdefdeep_include?(sub_hash)sub_hash.keys.all?do|key|self.has_key?(key)&&ifs
我有一个Rails应用程序，它从WorldWeatherOnlineAPI获取响应。我正在使用rest-clientgem，响应采用JSON格式。我使用以下方法解析响应:parsed_response=JSON.parse(response)parsed_response显然是一个散列。我需要的数据是哈希内的字符串，数组内的哈希，另一个数组内的哈希，另一个哈希内的另一个哈希内的字符串。最内层的嵌套散列在["hourly"]中，这是一个由8个散列组成的数组，每个散列有20个键，拥有各种天气参数的字符串值。数组中的每个哈希值都是一天中的不同时间(预测是每三小时一次，3*8=24小时)。因此
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文章目录概述背景为何要存算分离优势**应用场景**存算分离产品技术流派华为JuiceFSHashDataXSKY概述背景Hadoop一出生就是奔存算一体设计，当时设计思想就是存储不动而计算(code也即是代码程序)动，负责调度Yarn会把计算任务尽量发到要处理数据所在的实例上，这也是与传统集中式存储最大的不同。为何当时Hadoop设计存算一体的耦合？要知道2006年服务器带宽只有100Mb/s~1Gb/s,但是HDD也即是磁盘吞吐量有50MB/s，这样带宽远远不够传输数据，网络瓶颈尤为明显，无奈之举只好把计算任务发到数据所在的位置。众观历史常言道天下分久必合合久必分，随着云计算技术的发展，数据
我的项目中有一个类别和子类别模型。我想以灵活的方式拥有许多子级别。我想制作一个self引用的“父”外键，但我不太确定该怎么做。有任何想法吗？谢谢!Cat1Sub1SubSub1SubSub2Sub2Cat2Sub1Cat3Sub1Sub2SubSub1 最佳答案 试试acts_as_tree插件 关于ruby-on-rails-在Rails中实现具有灵活深度的类别和子类别的最佳方法？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://st
我有一个OpenStruct，它嵌套在许多其他OpenStructs中。将它们全部深度转换为JSON的最佳方法是什么？理想情况下:x=OpenStruct.newx.y=OpenStruct.newx.y.z=OpenStruct.newz='hello'x.to_json//{y:z:'hello'}现实{} 最佳答案 没有默认方法来完成这样的任务，因为内置的#to_hash返回哈希表示，但它不会深度转换值。如果值是OpenStruct，它会原样返回，不会转换成Hash。然而，这并不难解决。您可以创建一个遍历OpenStruct实
今天想要跟着沐神学习一下循环神经网络，在跑代码的时候，d2l出现了问题，这里记录一下解决的过程，方便以后查阅。李沐《动手学深度学习》d2l——安装和使用安装d2l解决Import“...“couldnotberesolved问题PermissionError:[WinError5]拒绝访问。:'..\\\data'安装d2l下载whl：https://www.cnpython.com/pypi/d2l/dl-d2l-0.15.1-py3-none-any.whl将下载的文件放到这里：在这个文件中右键，选择“在终端中打开”在终端中输入如下命令：condaactivatepytorch_envpi
几年前，我从一些Rails初学者指南开始学习Ruby/Rails。那时我已经学习了Rails的基础知识，例如模型和路由的一些约定优于配置，以及如何使用helpers等。但是，我并没有坚持多久，因为此后不久我发现了Sinatra，并决定我个人更喜欢它。不过，我最终真的爱上了Ruby，从那以后我写了很多Ruby，几乎没有一个是针对任何Rails项目的。然而，事实证明大部分可用的Ruby工作都是针对Rails应用程序的。所以我现在想再尝试一下Rails。现在，该引用资料很棒并且有很多有用的信息，但我只查看了我需要的特定内容的引用资料，而没有记住。但我不太可能在引用资料中看到像script/c
