京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
未来制造业最大的能源是“大数据”_数据分析师考试
我们喊了很多年的信息数据时代已经开始,政府转型创新的时代也已经开始,而转型和升级是要付出代价的。
第一次工业革命发现了煤,真正释放了人的体力,人们希望变得更强。第二次工业革命发现了其他能源,释放了人的能力,人们希望能走得更远。第三次工业革命究竟会是什么商业形态,这是我最近考虑得最多的。因为每一次工业革命的变革对商业形态所造成的影响非常大,必须从组织上去思考。任何一次军事变革经过很多年以后,一定会变成商业上的变革。
可以说,第一次工业革命造成了第一次世界大战,第二次工业革命产生了第二次世界大战,那么这一次技术革命会造成什么变化?这次技术革命释放的是人的智慧、人的脑袋,但人们没有真正想过这会让整个人类社会发生什么翻天覆地的变化。未来的组织不是公司雇佣员工,而是员工雇佣公司。这一系列的变化是因为整个技术发生了巨大的变化,因为数据的产生,让人类的社会商业先发生变化,最后一定会造成整个社会发生变化,从经济到政治体系。所以大家要去思考,什么样的组织才适合未来,什么样的团队能够适合未来?
另外,我想今天重点讲的是从IT到DT的变革。IT和DT不光是技术的提升,本质上是两个时代的竞争,标志着一个新的时代的开始。所以大家一定要高度重视DT时代的思考,DT时代的思维。IT时代是让自己更加强大,DT时代是让别人更加强大;IT时代是让别人为自己服务,DT是让你去服务好别人,让别人更爽,是以竞争对手服务竞争对手;IT时代是通过对昨天信息的分析掌控未来,控制未来,而DT时代是去创造未来;IT时代让20%的企业越来越强大,而80%的企业可能无所适从,而DT时代是释放80%企业的能力;IT时代把人变成了机器,而DT时代把机器变成了智能化的人,所以整个世界将会发生翻天覆地的变化,我们正在进入一个新型的时代。
未来的制造业不仅仅是会生产商品和产品。未来的制造业制造出来的机器必须会思考、会说话、会交流,未来所有的制造业都将会成为互联网和大数据的终端企业。未来的制造业要的不是石油,它最大的能源是数据。所以,未来将会发生天翻地覆的竞争。不管你自己有多强大,都要思考让员工更强大,让客户强大,让合作伙伴更强大,才能展开竞争。假如我们不去思考和把握未来的DT时代,那么从技术上来说,我们还是生活在昨天。
今天有无数企业在追逐、发现和参与大数据时代,也有很多互联网公司很快沦落成为传统的互联网企业,还有很多IT企业变成了传统IT,因为很多人还没有搞清楚IT,我们就进入了DT。互联网企业要参与社会变革、参与经济发展,让整个社会各方面都越来越强大,让经济更富裕、让人类更幸福,是所有互联网大企业的历史担当。
今天互联网已经不仅仅是上网看新闻、购物、玩游戏或聊天,而必须成为整个社会发展进步巨大的能源和动力。如果我们还仅仅只是把互联网当成一种工具,那样就像曾经把我国发明的火药只当做烟火和炮仗,而别人早已把它当做机器。
这是一个巨大的时代,这是一个可以共同展望未来的时代。不是去改变别人,而是要改变自己,去拥抱这个时代,这样十年以后你就不会说这是大数据惹的祸。我们应该共同把大数据真正变成人类未来巨大能源所在。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01