京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据为生活保驾护航 离不开数据分析
现在,数十亿美元被用于将信息转化为对企业有价值的决策指导,但还有比海量数据更重要的东西——数据分析。关于大数据,不仅仅是有价值的内部信息,而是让大数据和预测有联系——信息智能化。
举一个例子:MRI扫描看到人体内部的最佳方法,从而有效地帮助医生诊断多发性硬化症,脑部肿瘤,韧带撕裂,中风,等等,MRI机器产生的数据,系统分析出人体最需要的治疗。
什么是大数据呢?从一个非常简单的层面上讲,有许多人作为一个团队工作,一个护士管理药物或造影剂,一个MRI技师操作扫描仪,主治医生确定要使用的成像序列和解释这些图像,然后将再信息传达给护士,最后采取相应的措施。
这就是大数据,但这没有使信息更加智能化。信息的智能化,需要开发新的连接,当“知道”大数据时,能够分析判断这些数据应该用在什么地方,以及如何使用。
如果MRI数据与更好的程序连接,医生就可以自动收到一个正确的病人MRI图像结果,因此,目前是信息找医生,而不是医生找到信息。此外,当医生认为MRI结果是正确的,如果进一步连接,就可以使这些图像自动提交到病人的永久医疗记录。
这种积极主动的、安全的利用大数据方法,可能看起来只是一个工作流程简单的升级,但事实上它可能代表着自工业革命以来,什么将会对商业和科技产生最意义深远的整合——在通用电气公司,我们称之为工业互联网,而且远比人们想象的更接近我们的社会。
超越大数据
大数据是工业互联网的命脉,也是关于软件和分析的新构建,能在机器上提取前所未有的有意义的数据。连接到互联网的机器,通过软件、数据生成和分析,如果这些机器现在是一个有凝聚力的智能网络,更重要的是分析结果就可以被用来设计自动化关键信息交付的安全预测性能问题。
这代表了在主要行业,将有数千亿美元的时间和资源被节省下来。工业互联网,可以连接到互联网以提供状态更新和性能数据。这样我们就可以在一个潜在的问题,将导致数百万或数十亿美元的公司和客户时间损失之前,采取行动先发制人。
我们经常忘记我们仍处在互联网时代早期,早期会产生大数据创新。每年在能源、交通、医疗和更多方面,由于时间导致的信息滞后,使数千亿美元白白浪费。在接下来的100年,我们还将不得不提高能源使用效率,并继续为大家推进医疗保健制度改革。
创造美好未来,我们不仅需要拥抱大数据,更要完善工业互联网,让大数据为我们的工作生活保驾护航。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18