避免数据冗余和冲突：确保同一数据域中的数据相对集中，避免不同数据域之间的数据冗余和冲突。 粒度适中：数据域粒度适中，不宜过大或过小。若粒度过大，则会导致数据归纳不清；若粒度过小，则会导致数据管理复杂。 为了保证数据分析的稳定性和可靠性，数据域的划分要相对稳定，避免频繁的调整。 用户：注册、登录、购买等； 交易域: 下单、付款、退款等 营销领域：所有与营销相关的数据，如患者报告、分销、推广、优惠券等； 日志域：代码埋点、全埋点、业务埋点、nginx日志、其他行为日志等； 商品内容：课程、信息、商品等供应相关实体等；
此外，基本信息、社会信息、服务信息、管理信息等特殊人口信息可以全面显示；人口数据与地理空间数据紧密结合，可以实现“人口、家庭、房屋上图”的定位、查询和显示统计分析，也可以实现移动终端的人口数据管理。
因此，在选择CRM系统时，您应该关注该公司在数据主权、数据管理能力和数据可移植性方面的承诺，并确保完整数据的自由迁移和导出。
OA系统不仅具有完善的前台功能，还具有系统管理员的后台管理操作。后台几乎可以完成系统维护和参数配置的各个方面。它不仅可以完成用户管理，还可以实现统一的数据管理、系统选项设置、操作方便、维护阈值低。
如果周围人的信息素养不足怎么办？我认为我们应该提高自己。因为我们无法控制别人，所以我们必须不断提高自己，改变别人的印象。例如，我们在技术开发、数据管理等方面有良好的控制能力，可以及时完成许多重要任务，在这个过程中，我们输出“问题”能力和“回答”能力，我们的价值和地位几乎提高，让我们坐起来注意，我们周围的“肖像”将逐渐剥离维修计算机或打印机这些基本工作。我们应该不断提高自己，提高自己的价值，这样别人自然会对我们有不同的看法。
因此，大量的研究致力于提高这些基本模型的效率。这些努力涵盖了从优化算法到系统级创新的广泛方法，专注于减少这些模型的资源足迹，而不损害性能。本总结旨在对这些研究工作进行深入探讨，探索使基础模型更加高效的多元化战略。我们将审视算法效率、系统优化、数据管理技术的进步，以及资源密集型较少的新架构的开发。综述还涵盖了从云到边缘和设备的范围，大型基础模型在这些领域也引起了极大的关注。通过这一探索，我们旨在全面了解基础模型领域的资源高效算法和系统的当前状态和未来方向。
TMT行业在数字化和智能化浪潮中表现出前所未有的活力。生成人工智能作为这一变化的引擎，正在有效地重塑数据管理和业务运营模式。企业不仅面临着技术挑战，而且面临着数据保护和监督合规性的高标准要求。在客户体验和隐私保护之间的平衡已成为该行业的首要任务。