数据人力资源管理可以立体化、可视化人力资源，与企业发展战略同频共振，形成合力，明确人力资源数据为企业创造战略价值的路径，明确人力资源产生价值的内在驱动和释放逻辑，以客观数据和可视化分析结果为决策提供支持。这种作用与其说是工具的改进，不如说是思维的改变。人力资源管理不仅要从更全面、更客观的角度看过去没有时间考虑或无能为力的管理维度，还要从组织行为学、管理心理学等学科层面对组织和个人有更深入的了解，进一步触及更深层次的本质，了解哪些方面的数据可以赋能管理，用问题工作，用工具寻找答案，这将迅速提高实际操作水平。
2012年9月，自“天地图”以来南京（南京地理信息公共服务平台）自推出以来，受虚拟化基础设施资源瓶颈的限制，地图服务在大量委员会和办公室用户的使用下效率和稳定性较低。2020年，在市大数据局、市信息中心的大力支持下，南京市规划资源局在市政务数据中心托管了自建私有云，为云平台提供了独立的云计算部署环境。云平台依托高性能云计算环境，具有服务弹性扩展、资源按需扩展、分布式存储和分布式计算能力，确保应用服务的持续高效运行。
JD.COM探索研究院院长、JD.COM科技智能服务与产品部总裁何晓东介绍了大模型的“三步走”规划。基于JD.COM集团的优质场景和数据，第一步是推出JD.COM燕溪大模型和燕溪人工智能开发计算平台；到今年年底为第二阶段，该大模型将应用于JD.COM内部核心业务，形成最佳实践，并为关键场景的标杆客户提供外部服务。明年上半年，京东言犀大模型将全面开放大模型能力，向行业输出可控、可靠、负担得起的定制模型。
据报道，燕西人工智能开发计算平台是开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供数据准备、模型开发、模型培训、模型部署等人工智能开发全链接服务，内置各种开源模型和数据集，为用户提供低门槛、高成本效益的云本地人工智能工程能力，帮助提高人工智能算法和应用程序的价值。
促进大模型实际应用的难点之一是行业与应用场景的差异。以企业采购中常见的MRO商品为例，面临采购频率高、供应商数量过多、价格不透明、商品标准难以统一、交货期要求高等诸多问题。京东企业将大量MRO供应商连接到京东统一的采购平台，不仅解决了商品标准化问题。同时，京东透明可追溯的数字平台可以实现整个采购过程的可视化和可追溯性，帮助企业消除采购欺诈，提高整个采购管理的合规性和透明度。
在第三波浪潮中，人工智能正朝着技术平台发展。有的企业选择AIOT，有的企业选择大型设备，有的企业选择芯片，而云从技术选择操作系统(CWOS)。它可以为人机协同相关的计算能力、算法、数据管理能力和应用接口提供底层软件系统，专门为人与计算机之间的自然互动和完成复杂业务而建立。
“二是加强大数据赋能教育教学。怀金鹏说，目前很多人都在谈论人工智能对教育的影响。从数字化和智能化开始，没有大数据、大模型和垂直领域的有效应用，我们需要对教育改进的全面性和准确性有新的思考。因此，在这方面，要加大力度，加强大数据赋能教育教学，更好地促进优质资源的平衡，更好地服务人的全面发展和教育能力的提高。同时，利用国家智能教育平台，更好地提高教师能力。此外，今年的试点实验表明，通过提供数字支持，可以促进“信息技术”、“艺术”等课程教学资源的不平衡和不协调。
数据分析师是数据驱动决策的关键作用，在企业中发挥着重要作用。Power Query和Power 掌握BI将使数据分析师能够更快、更高效地处理和分析数据，为企业带来准确、有洞察力的见解。数据分析师的职责包括生成数据清洗、数据建模、数据分析和可视化报告。他们通常在市场调研、财务分析、销售和营销等领域找到就业机会。
希望以上使用场景能对你有所帮助。好的工具事半功倍。目前疫情形势依然严峻。科学准确地防控疫情数据是每个企业的义务和责任。我们也希望通过帆软数据的可视化，帮助企业在做好疫情数据防控的同时创造更高的效益；风雨过后，一切美好都会像阳光一样如约而至！
数据也有缺点。科大讯飞的业务场景以教育为主，数据数量和维度相对有限。相比之下，百度、阿里巴巴、360等大型工厂可以在平台上调用大量数据进行大模型培训和迭代校正。