京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据下的企业信息化建设
在各种媒体的连篇累牍的报到和宣传下,我们的大多数企业对“大数据”一词想必都不陌生。无论是对于走在社会发展前沿的互联网、IT产业,亦或是传统的医药、交通行业,大数据必将带来难以估量的价值。在企业信息化过程中,若掌握对大数据的处理能力,可在今后的信息化发展应用上取得领先地位。面对如今的大数据时代,正在进行信息化改革的工业企业要把握好大数据带来的机遇,紧跟信息时代的潮流。
1大数据时代
1.1大数据的定义。百度百科中说,大数据指的是“所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。”由于数据量的庞大,大数据的单位不能用G或T来衡量,起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。大数据是一种海量的、高增长率的以及多样化的信息资产,它需要新的处理模式来进行数据的处理和应用。
1.2大数据的4V特征。大数据具有四大特征:一是数据量巨大。各种智能设备产生了大量的数据,数据量从TB级快速升到PB级别。二是数据类型繁多。如网络日志、图片、视频等。三是价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程,可能有用的数据只有一两秒。四是处理速度快。因为数据存在时效性,所以大数据要求能够快速处理。“1秒定律”,这与传统的数据处理技术有着本质的区别。业界将大数据的特征归纳为四个“V”,即Volume(容量)、Variety(种类)、Value(价值)、Velocity(实时)。
2大数据时代下工业企业的现状及存在的问题
2.1 传统的工业企业的信息化水平不高。改革开放以来我国的工业企业获得了迅猛的发展,在大数据的时代下我国的信息化系统在传统企业的应用效率却得不到较大的提升,传统的工业企业在节能降耗方面的成效并不显着。由于信息系统得不到其应有的应用,产品的开发力度也不高,开发新产品的速度和能力也得不到应有的提升。
2.2 工业企业缺乏利用信息化来增强市场应对能力。在国外市场,高新技术企业在利用数据化来增强企业的市场应对能力方面取得了显着地成果,但是从我国来讲,我国的高新技术企业大多数情况下还是处于创业的阶段,应对性不强,在通过数据来增强对财务、营销以及库存的管理方面仍然存在着较大的问题,在当前的时代条件下如何通过大数据时代下的信息化的发展进步来增强我国工业企业的资金周转能力以及市场反应性成为了急需解决的问题,因此,我们就需要不断通过建立起企业的网站来不断提升工业企业的知名度,以帮助更多的企业在日趋激烈的市场竞争中站稳脚跟,获得进一步的发展。
2.3大数据时代下传统产业与当地产业的融合度不高。在当前的大数据时代下,我国的一些企业在实施数据项目时,虽然得到了一定程度的发展,但是并没有与当地的企业建立起良好的关系,并没有用高技术新信息来服务于客户,这样一来,就出现了传统产业企业与当地企业脱节的现象,在大数据时代条件下,工业企业更要利用好信息化来不断推动产业的发展。
2.4 企业信息化建设对政府存在较大的依赖性。由于机构不够完善,加之部分企业的思想观念和意识较为落后,使得企业的信息化投入的风险性较大,转化的成果也很难在短时间内完成,因此企业在技术和人才培训方面也常常会感到力不从心,这样一来企业在信息化建设的过程当中对于政府的依赖性仍然较大。
3 明确大数据时代下信息化推动工业企业加强信息化建设的指导思想
3.1 加快我国的国民经济发展。提升我国社会的信息化水平,以信息化来不断推动企业的工业化产值,是当前我国进行现代化建设的重点,更是我国利用信息化来促进社会生产力发展的重大战略措施。在当前来讲,我国的企业信息化就是通过现代的信息技术来推动企业信息化的,因此,我们要不断提高企业深度,不断加强企业的信息转化能力,不断以新的信息、新的技术进步来推动产业的发展进步。从某种意义上来说,企业的信息化能够在较大的程度上降低企业的生产成本,降低企业的产耗,更好地适应起市场发展的需要。同时也要加快技术进步的脚步,以信息化来带动产业化,提升企业的经济效益,带动企业的创新性发展,这对于我们解决企业生产经营过程当中存在的问题,更好地发挥工业企业的带动作用起了决定性的作用。在大数据发展的今天,大力推动工业企业的信息化,加快我国国民经济的发展进步,也是我们更好的适应经济全球化的客观需要。
3.2 推动我国工业企业发展进步的战略思想。我国工业企业实现现代化,不断增强企业的国际竞争力对于实现以企业为主体,以技术创新为动力,以实现示范企业的发展为新的目标,来大力推广现代化技术,不断以信息化来促进工业化,推动企业的优化升级起着重要的作用。
4大数据下的企业信息化建设
4.1 企业信息化过程中的数据安全管理。大数据环境下,信息系统之间是互连的,他们之间会形成一个息息相关的生态圈。大数据的环境会带来一定的风险,比如:企业自身的商业机密在数据共享时会被泄露;很多敏感数据的所有权和使用权没有被明确界定;数据量的存储和安防措施不够有力等。数据具有共享性,我们在保证数据在大环境下共享的同时,还要注意数据的安全性。我们的信息安全管理工作内容之一就是保证数据在传递过程中不会被篡改和泄露。企业在进行信息化建设时,要加强对数据安全问题的控制和管理,以解决大数据时代带来的新的数据安全性问题,所以大数据时代信息安全管理任重而道远。
4.2 企业信息化建设中的大数据基础平台建设。大数据时代的发展需要完善的信息基础平台,而现有的供电局信息基础架构还不足以满足大数据时代的发展需求。我们在进行信息基础平台的建设和完善时,不仅要增加信息系统的计算能力和数据消化能力,还要重视对数据资源的扩展和融合。业界普遍认为,现今的云计算技术能够搭建一个信息基础设施平台,满足各类工业企业对数据服务的需要。所以,我们的供电局如果要搭建和完善信息基础平台,应该利用好云计算技术,把自身对大数据的存储和处理能力进一步提高。
4.3 企业信息应用系统逐渐迈入整合化、智能化时代。大数据技术最吸引工业企业的地方不在于它的“大”,而在于数据的“用”--整合、分析、利用等。我们的企业在信息化建设过程中总是会产生大量的数据,这是一种不可避免的现象。而此时,如何将那些海量的数据加以整合和利用是目前企业进一步加强信息化建设遭遇的必须要解决的拦路虎。大数据信息应用系统对如何利用好数据具有不可估量的价值,而在大数据应用系统发挥作用前,企业急需对系统模型和数据规范进行统一和整合。我们的企业在大数据时代的发展和推动下,将信息应用系统推动到智能化的阶段。
4.4 加强企业信息化环境建设,为工业企业信息化提供环境保障。建立起企业现代化建设的激励机制,切实提高企业的信息化水平。进一步加大企业的信息化水平、不断推动企业管理模式的创新,加强技术合作领域的创新型发展,引进国外先进的经验和创新发展的实例来促进企业信息化,不断推动企业整体水平的提高,改造落后的生产管理模式来加强企业的发展进步,使得信息技术能够真正为工业企业的发展提供力量,为企业信息化创造条件。在大数据时代,工业企业也要充分利用各种形式、各种媒体来加大企业的信息宣传力度,增强企业的最新信息技术的更新普及,使得企业形成良好的信息化氛围。另外,企业也可以利用好大数据时代的信息化来建立起网络化的服务平台,使得工业企业的形象以及服务能力得到进一步提升。
5 企业在大数据时代下面对的机遇和挑战
5.1信息化建设中的缺陷。首先,我们的大多数企业在信息化建设中,都仅仅是对信息技术的简单应用,而没有意识到数据将带给我们的巨大价值。其次,很多大型的国有企业因为受到政策的保护而导致自身危机意识薄弱,在信息化建设中会慢半拍,落后于其他外资或合资企业。还有,许多企业在信息化建设中对大数据技术的重要性认识不够,在企业管理上缺乏对大数据的应用,导致企业管理高成本、低效率的局面。
5.2 把握住大数据时代带来的机遇。大数据时代的到来,会给企业带来革命性的影响。企业通过对大数据的分析和挖掘,可以优化自己的信息管理流程,逐渐变成精细化、数据驱动型的管理。企业传统的管理和运营模式会被改变,大数据将成为企业的决策中心,并提高企业对市场的反应能力和降低企业管理成本。不同行业、不同规模的企业在大数据发展中受到的影响程度也不同,总的来说,就是大数据技术应用越深,企业吸收的价值也越大。目前来看,企业主要需要做的就是利用大数据技术不断提升自己的信息化水平,并积极挖掘大数据的应用。
5.3 应对大数据的挑战措施。大数据时代的到来,为我们的企业带来机遇的同时,也带来了一些挑战。面对这些挑战我们的企业可以做出以下措施来应对:一是加强领域的合作,各相关技术领域的专家要加强合作与共赢;二是开发高效的数据密集型计算方法,科学家们需要加大研发力度;三是在信息化应用过程中不断进行调整,遇到具体问题要具体分析。
6 结束语
随着大数据时代的到来,国际上许多企业在信息化建设中遭遇着各种各样的机遇和挑战。在这种情况下,哪个企业能最快地适应和习惯新形式下的数据模式,熟悉和掌握最新最有效率的数据处理方式,那个企业就能在信息化建设中占得先机,取得主动权。大数据时代是针对国际来说的,所以为了紧跟国际步伐甚至超越某些国家,我国的许多企业开始投入到大数据技术的研究中,以期能够尽快的建立和完善自身的信息化建设,并提高企业的核心竞争力,为企业的未来发展前景寻找有力的支撑。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15