Gartner加速数字化电子书系列(下):IT部门数字化业务转型路线图

Gartner的IT部门数字化业务转型路线图提供了关键阶段、资源和跨职能团队观点,帮助CIO和IT领导者规避转型陷阱,有效推动企业盈利和增长。该路线图详细概述了计划的里程碑,强调了成功执行所需的关键资源。

遵循数字化业务转型的最佳实践以帮助企业盈利

引领、计划和落地数字化转型以帮助公司盈利的最佳方式是什么?

在各个行业中,企业都在加速数字化转型,以实现长期盈利和增长。然而,“在接受调查的企业中,有53%的企业在面对数字化挑战时仍未经过测试,因此并不能确定他们的数字化转型的准备程度。”但是,成功需要哪些关键阶段、资源和人员呢?

GartnerIT部门数字化业务转型路线图是基于公正的研究以及与各行各业数千家企业的沟通和了解编写而成的。CIO和IT领导者可以通过遵循这些最佳实践来躲避常见的陷阱,并引导企业智能、有效地进行数字化转型。

该路线图可以帮助CIO和IT领导者们了解:

计划的关键阶段和里程碑概览
可以节省时间和确保成功执行的关键性资源
跨职能团队的观点以更好地推进项目执行

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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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