❶ 奇安信股票代碼
截止2020年8月，奇安信沒有股票代碼。
奇安信的前身為360企業安全集團，2019年4月30日更名為奇安信集團。擁有8000多名員工，2016到2018年三年的營業收入的年復合增長率超過90%。
2019年10月，奇安信以200億元位列《2019胡潤全球獨角獸榜》第84位。2020年5月13日，作為第一批倡議方，與國家發展改革委等發起「數字化轉型夥伴行動」倡議。截止2020年8月，奇安信還沒有上市，因此沒有股票代碼。
(1)數字化轉型股票行情擴展閱讀：
奇安信董事長齊向東表示，過去奇安信創造了三座高峰：公司價值高峰、增長速度高峰和團隊規模高峰。中國電子戰略入股後，雙方將在技術創新、資源整合、重大項目建設等方面開展合作。
推進央企網路安全響應中心、現代數字城市網路安全響應中心和「一帶一路」網路安全響應中心三大中心建設。
未來，中國電子和奇安信將合力構建開放創新的網信產業生態環境，努力營造更加繁榮的網信產業生態，更好保障國家重要信息系統和關鍵基礎設施的網路安全，為建設網路強國做出新的更大貢獻。
❷ 「數字化轉型」實際上是什麼意思
數字化轉型是組織如何為客戶創造價值的一個根本性變革，也是隨著信息技術發展而產生的一種新的經濟形態。在世界范圍內，數字經濟早已成為全球經濟的重要內容，是全球經濟發展的主線，並在逐步推動產業界和全社會的數字化轉型。
數字轉型一般是從CEO開始，因為需要跨部門的協作，而且是以業務為中心的理念與快速的應用程序開發模式相結合。
這種全面的變化通常都是包括追求新的商業模式，進而包括新的收入來源，而且這種都是由顧客對產品和服務的期望的變化所驅動的。
目前，中國已經是最大的數字化消費市場，崛起的新興數字行業、企業在金融服務、通訊、出行和物流等領域對傳統的市場規則和傳統行業、企業形成巨大沖擊，中國經濟正經歷由傳統經濟向數字經濟的轉型，數字化所帶來的新的理念和商業模式也加快了我國的傳統行業數字化轉型。
❸ 數字化轉型有什麼成功案例中國系統有嗎
這我深有研究，中國系統作為國內現代數字城市和行業數字化業務的主要推動者與踐行者，在數字化轉型方面有很多成功案例，以智能製造為例，目前中國系統在華東、華南和華北地區有大量項目落地，涉及智能家居、機械裝備製造等行業企業，通過「雲邊端」的工業互聯網解決方案，提升企業生產的自動化、系統化、集成化。中國系統為某機械裝備企業設計實施了液壓馬達智能化的生產線，基於對產品工藝分析，柔性化的產線設計可兼容三個系列百餘種型號的產品生產，在減輕工人勞動強度的前提下，實現產能提升120%。
❹ 什麼是數字化轉型
以移動互聯網、雲計算、大數據、AI人工智慧等為代表的新一代數字化技術正顛覆著人們的生產和生活方式，正在重塑一切。新技術催生新的商業模式，新的經濟形態，同時促進著傳統經濟體的轉型升級。數字化轉型已經成為大量企業的核心戰略。有數據顯示，全球1000強企業中的67%、中國1000強企業中的50%都會把數字化轉型作為企業的戰略核心。
戰略轉型，人才先行。企業數字化轉型，人力資源部門不應是被動的參與者，而應該是推動者和引領者。而人力資源部要做好的第一件事就是自身人才管理的數字化轉型，即數字化人才管理。數字化人才管理到底是什麼呢？顧名思義就是人才管理要數據化，首先要採集有效數據，比如組織氛圍的數據，敬業度滿意度數據，人才能力/潛力數據，績效數據，領導行為量化數據，行業對標數據等等。其次，要對這些數據建立分析模型，採用相關分析，交叉分析，回歸分析，對比分析等等分析方法，通過對數據的分析，發現經驗不能觸達到的部分，驅動更深入的人才管理洞察，得出更前瞻的人才管理建議和更科學的人才管理決策。
那麼人才管理的數字化轉型該如何做呢？
益才基於10多年來對人才管理領域的研究，提出了「4-F」數字化人才管理模型，如下圖所示：
技術層
技術層分為兩個部分，一是IT技術，即大數據、AI人工智慧以及雲計算等核心技術以及PaaS和SaaS系統平台。另一部分則是人才管理的專業技術，包括人才的各種指標庫、模型庫、題庫、常模庫量表庫等大資料庫。這兩個部分共同形成有力的技術底層，支撐整體數字化人才管理。
工具層
技術層如何轉化成可使用利用的手段呢？益才從組織診斷、人才評價、學習發展三個層開發出大量的人才管理工具，包括敬業度滿意度調研、組織氛圍調研、素質測評、360度評估、AC評價中心、各類工作坊、個人IDP等等，形成了工具層。
應用層
對於企業來說，切實的解決企業痛點是管理者較為關心的。應用層即將工具層實際落地來解決企業人才管理中實際面臨的問題，如招聘選拔、人才盤點、梯隊建設、高潛識別等。
決策層
決策層要解決組織和個人兩個方面的問題，從組織的角度說，如何做到人才匹配？包括：人崗匹配，團隊匹配，人與戰略匹配等。從個人的角度說，如何做到更好的自我認知，發揮優勢，明確的職業路徑等等。
總結一下，在「4-F」模型中，技術層是基礎，工具層是手段，應用層是路徑，決策層是目的。用數據驅動決策，提前規避用人風險和解決人才管理難題，制定更前瞻的人才管理規劃，支撐公司戰略和人才戰略的有效落地。
❺ 數字化轉型是個什麼概念呢哪位了解的
數字化轉型目前主要就是通過數字化技術來提升改善企業相關工作流程、提升企業效率的。現在很多企業都會往這方面發展的。而軟通動力早些年就已經著手這方面的工作了，跟很多大企業也有合作。
❻ 數字化轉型有人知道嗎到底是什麼呢
咱們中國目前正處於轉型和發展的關鍵時期，在全數字化趨勢下，更加快了各個行業向數字化轉型的趨勢，軟通動力堅持「以人為本」的企業文化，在企業向數字換轉型的今天，與投資人、客戶、合作夥伴、員工共同成長，實現多方共贏！
❼ 數字化轉型是什麼意思
數字化轉型是指通過利用現代技術和通信手段,改變企業為客戶創造價值的方式，數字化轉型表明，只有企業對其業務進行戲劇性、徹底的（或重大和完全的）重新定義——而不僅僅是IT，而是對組織活動、流程、業務模式和員工能力的方方面面進行重新定義的時候，成功才會得以實現。
定律是為實踐和事實所證明，反映事物在一定條件下發展變化的客觀規律的論斷。定律是一種理論模型，它用以描述特定情況、特定尺度下的現實世界，在其它尺度下可能會失效或者不準確。
沒有任何一種理論可以描述宇宙當中的所有情況，也沒有任何一種理論可能完全正確。人生同樣有其客觀規律可循。
一、生活定律 痛苦定律:死無疑是痛苦的，然而還有比死更痛苦的東西，那就是等死。
幸福定律:如果你不再總是想著自己是否幸福時，你就獲得幸福了。
錯誤定律:人人都會有過失，但是，只有重復這些過失時，你才犯了錯誤。
沉默定律:在辯論時，沉默是一種最難駁倒的觀點。
動力定律:動力往往只是起源於兩種原因:希望，或者絕望。
受辱定律:受辱時的唯一辦法是忽視它，不能忽視它時就藐視它;如果連藐視它也不能，那麼你就只能受辱了。
愚蠢定律:愚蠢大多是在手腳或舌頭運轉得比大腦還快的時候產生的。
化妝定律:在修飾打扮上花費的時間有多少，你就需要掩飾的缺點也就有多少。
省時定律:要想學會最節省時間的辦法，首先就需要學會說"不"。
地位定律:有人站在山頂上，有人站在山腳下，雖然所處的地位不同，但在兩者的眼中所看到的對方，卻是同樣大小的。
失敗定律:失敗並不以為著浪費時間與生命，卻往往意味著你又有理由去擁有新的時間與生命了。
談話定律:最使人厭煩的談話有兩種:從來不停下來想想;或者，從來也不想停下來。
誤解定律:被某個人誤解，麻煩並不大;被許多人誤解，那麻煩就大了。
結局定律:有一個可怕的結局，也比不上沒有任何結局可怕。
二、工作定律
安全定律:最安全的單位幾十年沒有得過安全獎(最安全證明你們安全沒有做工作)
需要定律:同樣兩個相同的單位，同樣的辦公費。多少年以後，發生了變化(證明你們單位辦公不需要那麼多的錢)出來反對，這種成功的概論會歸結為零。
評比定律:領導認為誰好，誰就好。(只要領導看你不順眼，再辛辛苦苦地工作也是白費力氣。)
一票否決定律:在一個單位，比如升工資，比如提拔任用，一個人提出來，往往成功的概率最大，而另一個人站
接受教育定律:每個單位都有吊兒郎當不好好乾工作的人。但領導往往在批評這些人的時候，這些人恰恰不在場，於是，便出現了遵紀守法的人，經常接受教育的尷尬局面。
哭鬧定律;那個部門沒有幾個因為經常的哭鬧而得到了實惠，他有什麼理由不經常哭鬧下去。(此定理也適用那些經常在領導面前叫苦叫累的部門)
能者多勞定律:在同一科室里，有的人雖然在其崗，但卻不能勝任本職工作，那他的工作只能由能勝任該項工作的人去代勞。
不平衡定律:年年當先進的部門或個人，一年沒有當先進便想不通;從未當先進的部門或個人，當上先進後便想不到。
少勞多得定律:一般的單位，都分為合同工、(過去稱為正式工)協議工、臨時工等等。拿錢越少的工作量越大，而且越容易被解僱;拿錢越多的越沒有多少事情可干，而且最不容易被解僱。
❽ 2021年數字化轉型的趨勢有哪些
1.零售/電子商務中的增強現實
增強現實(AR)是現實世界的增強版本，可通過使用數字視覺元素，聲音或通過技術傳遞其他感官刺激來實現。
2.商業智能邊緣
智能邊緣是指在生成數據的站點進行數據分析和開發解決方案。通過這樣做，智能邊緣可減少延遲，成本和安全風險，從而使關聯的業務更加高效。
3.醫療保健中的區塊鏈
區塊鏈技術是一種去中心化的資料庫管理，以順序排列的方式存儲數據，用戶進行的每筆交易均可供公眾使用。區塊鏈確保用戶之間的透明度。
4.智慧城市中的物聯網
物聯網是指在同一網路中的設備之間收集和共享數據。憑借其強大的感測器系統，一台設備可以收集數據並與其他設備保持一致。
5.考古學中的計算機視覺
計算機視覺是指計算機科學領域，其重點是模仿人類視覺系統的復雜性，使計算機能夠識別和處理圖像和視頻中的對象。
6.農業數據科學
數據科學是數據分析領域中一個新興的學科，它將原始數據轉化為可行的見解。該研究報告包括各種職業機會，例如數據科學家，數據分析師，數據架構師，機器學習工程師等。