
大数据应用传统行业 为仪器仪表带来转型升级
如果要问11月有什么特殊的“节日”,你可能也会立马想到“双十一”。每年的这一天都是“剁手党”们的狂欢节,而背后支撑的快递产业更是放话今年将依赖大数据技术,减少以往出现的各项事故。在工信部发布“互联网+”行动战略后,大数据等新一代信息技术被广泛应用到传统产业,其实作为集聚高新技术的仪器仪表领域,也与大数据有着千丝万缕的联系。
所谓大数据,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过现有的实物计量软件,在合理时间内达到采集、管理并整理出更有价值和意义的结论。这些数据包罗万象,不光包括人们在互联网上发布的信息,全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的传感器,随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化,也产生了海量的数据信息。
因此,大数据也被称为是继云计算、物联网之后信息技术领域的又一次颠覆性变革。
从日常生活中的钟表、水表、电工仪表到科学研究领域的光谱分析仪、重力传感器,仪器仪表作为机械设备的灵魂,仪器仪表的本质就是数据的获取工具,被誉为大数据的”采集器“,自然拥有海量的“大数据”。然而大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理,通过“加工”实现数据的“增值”。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉。
大数据平台的出现让仪器仪表企业开始意识到掌握这套采集数据可以做更多的事情,比如在生态环境监测领域实现智能化。今年7月,国务院办公厅发布了《生态环境监测网络建设方案》,对我国生态环境监测网络建设确立了清晰的行动纲领,环保部副部长翟青提出,完善生态环境监测网络需要数据的互联共享与大数据平台支撑,通过建立环保大数据中心,依靠大数据的海量数据存储与超高效处理能,整合相关部门内部分散数据形成庞大的数据中心体系,为生态环境保护决策、管理和执法提供数据支持。
据悉,各省市地区环保部门和监测中心均已全面启动监测网络的建设规划,例如广东省环境监测中心就已在2015年最新工作计划中,将大数据中心升级改造加入重点工作内容,并在此基础上实现各业务系统的统一整合与数据共享。
此外,也有越来越多的仪器仪表企业开始走上向一体化进程转型升级的道路,他们不再仅仅满足于提供计量的产品,更是升级到完善的解决方案,利用自身采集数据的便利,掌握用户的需求,从而提供出更丰富、全面、时效的服务,促进企业创新升级和产品应用推广。
这种新的变化趋势也同时在影响新的产品与服务设计理念和设计过程本身。为进一步掌握更全面的服务信息,抓住用户需求,未来的仪器仪表产品将在传统设计中融入数据服务界面,造就更适合更具有现代特征的新品。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度,相信定会有更多的改变正蓄势待发。
如今,一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。正如“大数据时代的预言家”维克托教授所说,大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山,第一眼只能看到冰山的一角,绝大部分都隐藏在表面之下。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理,通过“加工”实现数据的“增值”。
工信部长苗圩撰文解读我国制造业如何由大变强时称,当前的重点是推动互联网在制造业领域深化应用,积极发展云制造等基于互联网的新型制造模式,培育工业互联网新应用,建设一批工业云服务和工业大数据平台。未来,无论是德国工业4.0、还是《中国制造2025》,工业大数据分析是都是智能制造的基础,也是支撑未来制造智能化的重要方向。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08