京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
看看这些制造企业要如何正确看待大数据
互联网发展到今天,大数据、云计算成为热词,但是究竟什么是大数据,和数据有什么区别,却鲜少有人了解。在制造业转型之时,大数据又是如何发挥它强大的作用,今天我们就来说说大数据的那些事。
何为大数据?
大数据,指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。这样说定义或许很难理解,其实简单来说,大数据就是收集和分析大量信息的能力,而这些信息涉及到人类生活的方方面面,目的在于从复杂的数据里找到过去不容易揭示的规律。
由此,我们可以看出,大数据有两个明显的特征:第一,数据的属性包括结构化、非结构化和半结构化;第二,数据之间频繁产生交互,大规模进行数据分析,并实时与业务结合进行数据挖掘。
了解了大数据的概念,我们就要知道大数据在哪些方面应用广泛。很多人认为对于企业营销来说,大数据能够起到很大的作用。但其实在制造业转型升级的今天,智能化制造也离不开大数据,但是到底要怎么利用大数据,制造企业要怎样正确看待大数据?这是我们要讨论的。
制造业+大数据=?
在工业4.0的概念提出后,智能化、物联网、大数据、云计算成为热点,这些都体现了制造业需要信息化的支持,新一轮的工业革命在智能化、信息化、数字化维度才能有所突破。因为,传统制造业并不是信息化非常发达的行业,这一点体现在多数制造业的流程传统而粗糙,即使有现代化的设备,整体的信息化方案也多半来自设备制造商。
因此,制造业亟需大数据来进行一场信息化的改革,大数据会为制造业带来深远的影响:
首先,大数据能够为制造业带来更精准、更先进的工艺,以及更优质的产品,以弥补制造业整体水平低下的现状。
第二,制造业作为大数据的源头,一旦被数字化后,制造生产过程中产生的数据都可以成为大数据的范畴,对日积月累的大数据进行分析研究,便可为下一步的生产制造提供可行的方法和措施。
第三,在信息化当道的今天,智能制造已经成为趋势,制造企业除了保持匠心精神外,升级转型必然要利用数字化、大数据、物联网等技术,工业机器人的应用一定是需要大数据作为支撑。在这个“风起云涌”、“变幻万千”的高速发展时代,竞争异常激烈,如果没有布局相关技术,淘汰是唯一的结局。
第四,有人说是互联网打垮了实体经济,现实却恰恰相反。如果没有互联网,没有大数据,很多传统制造业连转型的机会都没有。遭到淘汰的制造企业,无非是没有转型,或者转型失败,但不能因此就说互联网是“杀死”制造业的“元凶”。大数据代表了新的制造业产业革命,是产业转型的标志性技术和关键性技术,把大数据运用到最佳状态,传统制造业必会迎来新的台阶。
对此,国家也出台了相关政策法规,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,明确提出,推动大数据发展和应用,在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式,建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制,构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系,开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局,培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
大数据是一种思维变化,目前我们的制造业缺乏的就是一种创新性、逻辑性的思维能力。大数据能够为制造业提供全方位的服务,从产品设计到制造、从使用到维护、维修等售后服务阶段,产生的正向数据以及逆向数据,都将得到全面应用,智慧工厂离我们不远了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10