行业： 公司规模： 成立年份：
制造业 8000人+ 1996年7月
关键场景：
内容生命周期管理
集成跨平台内容
用户数据追踪解析及洞察
关键模块：
AnyShare Enterprise 7
内容分析与检索
扩展元数据
100TB以上
内容存量
3个
业务系统整合
千人千面
客户画像
行业： 公司规模： 成立年份：
制造业 8000人+ 1996年7月
10TB以上
内容容量
3个
业务系统整合
千人千面
客户画像
关键场景：
内容生命周期管理
集成跨平台内容
用户数据追踪解析及洞察
关键模块：
AnyShare Enterprise 7
内容分析与检索
扩展元数据
挑战：
- 数字化营销内容分散在多个供应商,在系统中，数据无法沉淀、汇聚和复用；
- 系统文档审批与文档使用割裂，需要人工手动存放；
- Global DAM系统的中文内容支持能力弱，无法支持中文标签识别；
成果：
- 将分散在各供应商系统里的内容统一汇聚，为内容创新提供支撑；
- 集成上游审批系统，提升内容采集和利用效率；
- 基于AI的内容自动匹配和个性化推荐，实现内容精准化互动体验；
挑战：
- 数字化营销内容分散在多个供应商,在系统中，数据无法沉淀、汇聚和复用；
- 系统文档审批与文档使用割裂，需要人工手动存放；
- Global DAM系统的中文内容支持能力弱，无法支持中文标签识别；
成果：
- 将分散在各供应商系统里的内容统一汇聚，为内容创新提供支撑；
- 集成上游审批系统，提升内容采集和利用效率；
- 基于AI的内容自动匹配和个性化推荐，实现内容精准化互动体验；
如何帮助其实现
- 用户的智能推荐系统从CRM（Veeva系统），用户注册，平时点击上积累了很多的特性信息，包含用户基础信息（年龄，地域，性别等）；y9用户行为标签（浏览时长，停留时间，内容喜好等），用户专业标签（职称，科室，学术领域等）。
- 由伙伴和专业的医学机构合作设计了一个标签词库，能够基于诺华原来各个系统中的内容数据提取标签和编目信息。
- 这些元数据信息（标签，编目等）会和推荐系统中积累的特性信息做关联，将内容推送到公众号，推广平台上进行营销。
如何帮助其实现
- 用户的智能推荐系统从CRM（Veeva系统），用户注册，平时点击上积累了很多的特性信息，包含用户基础信息（年龄，地域，性别等）；y9用户行为标签（浏览时长，停留时间，内容喜好等），用户专业标签（职称，科室，学术领域等）。
- 由伙伴和专业的医学机构合作设计了一个标签词库，能够基于诺华原来各个系统中的内容数据提取标签和编目信息。
- 这些元数据信息（标签，编目等）会和推荐系统中积累的特性信息做关联，将内容推送到公众号，推广平台上进行营销。
防勒索病毒方案：全dd方位守护
事前 持续监控 
数据保护 演练与验证，确保可靠的应对方案
事中 异常告警 定位问题 数据恢复，保障业务连续
事后 日志溯源 优化方案，加固勒索防护措施
防勒索病毒方案：全方位守护
事前 持续监控 数据保护 演练与验证，确保可靠的应对方案
事中 异常告警 定位问题 数据恢复，保障业务连续
事后 日志溯源 优化方案，加固勒索防护措施
