京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据在智能工业中的应用
目前,第四次工业革命蓬勃兴起,工业发展迅速,产业结构的转型升级成为各国提高竞争力的新目标。从美国的“工业互联网”、德国的“工业4.0”到中国的“中国制造2025”发展战略都提出了相似的技术核心内容,包括大数据、云计算、人工智能等在内的新技术层出不穷,这些新技术成为带动产业变革,推动工业经济创新发展不可代替的原动力。
大数据和智能工业是人类进行生产管理的IT框架上非常重要的两方面,两者颠覆了经典管理学的工业管理原理和中枢维度,这也就是说,人类的管理思想、管理制度和方法正在发生着一场自上而下彻底的变革。
大数据时代的特征
1、方式比数据本身更值钱
在现在的智能工业中,大数据被大家经常提起。在全球范围内对大数据的定义里面,特别强调大数据是企业专有的信息财产,已经成为企业固有资源的一部分,但我们不仅要关注数据,更要关注数据的处理方式。数据量自身的大小并不是判断数据价值的核心标准,数据的实时性和准确性才会对数据的价值产生直接的影响,这也是我们需要重视数据处理方式的重要原因。
2、数据的形式具有多元化
我们对数据形式的常规理解一般仅局限于结构化数据和非结构化数据。其实,最终的大数据可以从人类和机器两大核心模块产生,在智能科技和现代工业相融合的过程中,我们更加提倡多元化的数据形式,让其能够为不同的结构化数据进行服务,同时我们需要加强数据的采集、分析,让它成为智能工业的核心工作。
3、大数据让信息更加透明、透彻
大数据能在现代化的工业供应链中,让我们更准确的把握从采购、生产、物流到销售整个过程,能够帮助我们分析客户的需求,它的应用场景包括了实时核心、交易、服务、后台服务等。我们通过手机、传感器、3D打印机和电脑等载体,可以保障生产,满足法律法规的要求,改善客户服务质量,也可以提前预测可能产生的生产经营问题并作出提前的防范,降低可能产生的损失。
大数据的发展方向
1、理性看待大数据
“中国制造2025”的核心是生产、物流、销售的智能化,以及互联网与制造业相结合。随着传统数据库和数据仓库的运行越来越缓慢,很难满足企业的发展需求,这就对大数据的处理提出的新的要求,数据的灵活性也成为推动大数据技术发展的重要推动力。
2、数据湖
现在的大数据领域被看作是“数据湖”与“数据藻泽”的状态之争。无论学术界如何去诠释,其核心是强调一种基于对象的数据存储方式将收集来的数据以其最原生的格式(多结构化的)存储下来留作日后使用。“数据湖”具有很高的价值定位,它代表了一种可扩展的基础架构,非常经济且超级灵活。
3、自主大数据成为主流
目前,IT行业发展的瓶颈阶段正在缓解,很多商户和科学家可以借助相关工具实现对大数据的直接操作,这种自助服务的大数据模式将成为未来大数据行业发展的一种趋势。这种服务允许商户通过自助服务接触大数据,还可以帮助开发者、数据科学家和数据分析师直接进行数据探索和处理工作。业务价值驱动大数据创新,传统大数据不再成为我们讨论的大数据主题,我们需要了解更多的是业务创新,数据变现和业务场景的探索。
我们要理性的看待大数据,在关注数据量的同时,更应该重视数据的处理方式。在工业4.0时代,尽管大数据技术自身在快速的发展,但是它的成长一定是一个长期的过程,在不同的阶段,打造不同的互联网技术,特别在中国制造2025的变革中,大数据一定是未来企业数据技术的核心纽带。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04