IBRSK 我们是谁

全球数字化服务提供商

在过去的十三年里,我们不停的构造数字化服务的创新工作,为企业与政府提供更完善的数字化经营体系,辅助企业购建全球化竞争力。

数字化联盟社

我们同时也是一个非常优秀的整合服务商,我们集结了严选出业界非常优秀的人才与产品,为我们客户提供完整的数字化服务链。

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新媒体运营 New media operations

短视频 Short video

新媒体运营,是通过现代化移动互联网手段,通过利用抖音、快手、微信、微博、贴吧等新兴媒体平台工具进行产品宣传、推广、产品营销的一系列运营手段。通过策划品牌相关的优质、高度传播性的内容和线上活动,向客户广泛或者精准推送消息,提高参与度,提高知名度,从而充分利用粉丝经济,达到相应营销目的。

微信小程序 WeChat

小程序是一种新的开放能力,开发者可以快速地开发一个小程序。小程序可以在微信内被便捷地获取和传播,同时具有出色的使用体验。

iBrsk 数字化联盟

国家发展改革委官网发布“数字化转型伙伴行动”倡议。倡议提出,政府和社会各界联合起来,共同构建“政府引导—平台赋能—龙头引领—机构支撑—多元服务”的联合推进机制,以带动中小微企业数字化转型为重点,在更大范围、更深程度推行普惠性“上云用数赋智”服务,提升转型服务供给能力,加快打造数字化企业,构建数字化产业链,培育数字化生态,形成“数字引领、抗击疫情、携手创新、普惠共赢”的数字化生态共同体,支撑经济高质量发展

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数字化未来优势


不止于眼下,更在于未来
数字化转型是一场"全民运动".未来,没有任何一个行业离开数字化转型

features

工作角色的专业化

Professionalization of job roles

在相当长的一段时间内,数据分析师和科学家的角色在本质上是普遍存在的。但企业一直在寻找具有行业特定经验的专业人士。他们希望有人能清楚地了解他们所处理的数据类型。从金融服务到制造业和物流业,一切都在升级,并依赖更多的数字服务,从而导致实时数据的涌入。如今有很多机会,而选择专业人士不会影响人们的职业选择,通过与适合专业化的企业和团队合作来开展业务非常重要,因此需要进行选择。

备机器学习的经验

Must have machine learning experience

到2020年,超过40%的数据科学任务将实现自动化。机器学习技术及其不断增长的能力是这种自动化的巨大推动力。这也是有充分理由的,因为自动化和强大的机器学习工具可以帮助提取即使是熟练的分析师也很难找到的见解。例如,定量分析、实验分析、数据扩展、自动化工具,以及一般的机器学习都是现代数据分析师应该努力学习的技能。分析师在自动化技术方面的直接经验和知识越多,他们就越有希望获得更好的职位。

features
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处在技术前沿

Technology Frontier

显然,与现代技术相关的任何事情都是最新的。解决方案和工具正在快速发展,不断涌现新的机会,各种趋势不断出现。但无论有多困难,数据分析师必须继续保持在技术发展的最前沿。   优秀的分析师可能专长于某项技术、平台或工具集,但从不把他们的全部精力放在同一个技术、平台或工具集中。例如,对于数据库,选择可能包括NoSQL、HBase和MongoDB,但其可能的优先级可能会随着时间而变化。数据处理是保持分析领域相关性的另一项重要技能。精通这一技能的专业人士将受到企业、个人,以及政府部门的青睐。

云计算和相关机制

Cloud computing and related mechanisms

数据科学家和软件工程师是两个不同的领域,但这并不一定意味着不会发生重叠。专业人士必须明白,实现这一目标是在当今市场保持相关性的重要组成部分。   随着对更具弹性和流动性更强的基础设施需求的增长,分析师和科学家需要了解这与当前操作和设备的关系。例如,在处理性能需求和潜在问题时,能够动态地评估服务器上的负载可能会有很长的路要走。正是这种理解掌握硬件和基础设施的概念将专业人士提升到新的高度。如果没有云计算和由此产生的基础设施,大数据、高级分析、机器学习等这些技术都不会存在。   直到最近,人们关注的焦点一直是那些有助于更好地理解数据存储的工具和过程。随着云计算技术的能力越来越强,并且被更公开地采用,理解基础硬件的需求也变得更加重要。因此,软件和硬件相关角色之间的重叠,以及未来专业人员需要了解所发挥系统的全部作用。

features
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必须具备基本的商务智能经验

Must have basic business intelligence experience

由于科学家直接与团队和决策者互动,这意味着数据专业人员必须能够有效地将复杂的主题传达给非技术专业人员。沟通恰好是商务智能的关键软技能。但这并不是企业业务发展壮大所需的唯一技能。SQL编程技能、特定的工具经验(例如Tableau)和问题解决只是少数例子。   当今和未来的成功分析师也必须在商业智能方面有坚实的基础。增长必须的,但正确的增长是关键。当然,对于数据分析师的需求将继续增长,因为他们将承担更多的项目,并在行业中积累丰富的经验。但是,在特定领域和技能上促进正确的增长,可以帮助专业人员取得成功,同时也可以确保获得该领域未来的成功机会。   越来越多的组织部署数据分析工具来影响其运营、未来决策和了解消费者行为。随着时间的推移,这些工具与技术本身一起变得更加先进,技术本身也变得更加强大。分析人员不仅要了解核心系统和工具,还要了解基础硬件。更重要的是,专业人士应该寻求专注于各个行业的技术发展,以提高他们的价值和技能。

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