京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据是工业的核心资源 企业入局需合理把握
如今,大数据正引领人类走入新的时代,它以迅雷不及掩耳之势在各个领域快速发展。在工业领域,驾驭大数据、运用大数据的声音不绝于耳。工业大数据已经成为大数据产业内具有实际意义的领域,吸引着各方资本入局。
大数据是工业的核心资源 企业入局需合理把握
近日,在无锡召开的工业大数据峰会,将预知性维护作为主题,吸引了华润电力、金风科技、中船重工、西门子等业内领先企业参与。此次峰会的举办,意在利用工业大数据搭建我国工业运维领域协同产业链,为我国制造业转型做出了贡献。
制造业升级的一个重要标志就是互联网化,而一旦将工业生产、销售纳入互联网的范畴,原本的物料流动将会以信息的形式出现,大数据将会成为工业的核心资源。
工业大数据对于制造性企业来说,一方面可以通过对其内部采购、生产、科研、营销数据进行优化,为企业解决各种问题提供依据。另一方面,可以通过对消费数据的采集来促使企业根据客户需求调整生产,提供个性化、定制化的产品来改善消费者体验。
从信息分析的角度来看,工业大数据可以实现诸多价值。
工业大数据有多源的特点,有的来源于内部生产环节各类监控设备,有的来源于供应商、网上客户,还有部分来自于企业内部管理。因此,工业大数据往往属于分散、非结构化的数据,难以对之进行分析。
但是要知道各种数据之间尤其关联性与因果关系。工业大数据主要还是以产品、企业价值链为核心,因此对于企业决策有着较大的帮助,尽管精度会有所偏差,但是在连续采集的情况下,这缺陷会得到弥补。
再者,工业大数据由于与生产紧密相关,因此未来实时性的分析、动态数据的控制将会成为产业发展的方向。
据《中国工业大数据产业报告》的分析,目前工业大数据依赖于各类智能设备与互联网,综合了物理与信息两方面的数据,但是在分析方法上,目前还存在较大的缺陷:多层次、闭环、自比较都是行业发展的痛点,对于体现工业大数据的实际价值也极为不利。而且对于制造设备故障的智能检测、机器健康运行管理水平都较为低下。企业想要入局,还得把握这些核心资源。
工业是百业之母,但是与其他行业相比,工业领域在大数据利用方面,做得还远远不够,相关厂商还要加速赶超。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16