京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据驱动中国特色的工业4.0_数据分析师培训
多少年来,美国因其拥有强大的科技创新能力,在商业、工业、政府等领域的科技进步上一直占尽先机。德国因为传统的制造业优势,可以纵观生产制造的全过程,不断提出针对以业务提升的核心转型因素,所以提出工业4.0战略。
从这个角度来讲,以科技为支柱产业的美国,与以制造技术严谨的德国,在各自工业智能化的过程当中,都有不同的演进路线。而当下,互联网应用高速发展的中国,在传统企业向智能企业转型的过程当中,也应该有自己的步调,走一条有中国特色的工业4.0道路。
中国的工业4.0应有什么特色
过去三十多年,中国经济快速的发展,变化可以说是翻天覆地。现在,中国已经是世界第二大经济体,而且全世界的经济研究机构普遍预测,中国将会在不远的未来超越美国,成为全球最大的经济体。根据IHS Global Insights预测,到2025年,中国将在化工、电子、制造、交通运输和公共事业这几个产业位居世界第一。
在这样的背景下,金融危机过后的这几年,使得人们清醒的认识到,光靠虚拟经济达不到真正意义上的经济转型,科技创新结合产业升级才是中国实业兴邦的正道。工业4.0正是在这样的时代档口被提出,其务实的本质与当下中国的经济环境不谋而合,所以备受瞩目。
趋势不可逆,这是绝对的。然而,如何在这个大趋势下,结合自身优势制定有特色的工业4.0战略,才是在新一轮全球产业竞争中占据先机的关键。中国产业的特色具备三点独特之处。第一、中国是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家,在多个现代经济支柱性产业当中,规模也是名列世界前茅的,但发展水平不均衡;第二、中国有世界上最大、增长最快的消费市场;第三、中国已经初步形成了一个发达的移动互联经济。中国移动互联网产业的快速崛起是过去十年来世界经济中发生的一个现象级的事件。
事实上,中国经济转型就是要抓住这三个特色,在发达的互联网经济的基础上,以大数据、云计算、移动和社交等新一代IT技术为突破口,驱动大规模、活跃的市场创新、应用创新和业务模式创新,才是中国经济转型的关键路线,才是工业4.0的中国特色。
大数据在中国特色工业4.0中的重要性
新一代的IT技术包括大数据、云计算、移动互联和社交网络,无时无刻都在改变社会生活与生产生活。基于中国经济转型的巨大市场,很多国外的IT厂商正是看中了国内工业转型的巨大市场,在软硬件与服务层面积极布局。显而易见,百年老店IBM 在此方面大有可为。当下IBM一改往日的made for China,帮助中国企业成长的市场战略,发布了其自身转型战略,made with China,跟中国企业一起成长的全新市场战略。并提出D世代企业商业路径,帮助中国企业加速智能化进程。
在IBM看来,所谓工业4.0,其实就是大数据驱动的智能工业。IBM大中华区副总裁冯国华认为,这是一场由首席执行客户(CEC)推动的,以“D世代企业”(大数据分析驱动型企业)的诞生与发展为标志的,以大数据、云计算、移动、社交等技术为主要驱动手段的工业革命。其中大数据分析的重要性尤为突出。概括而言,大数据深刻改变了工业企业的生产和决策。
而所谓“D世代企业”,是指那些为了更好地适应消费者的转变,需要借助大数据、云计算、社交、移动等新技术推动企业转型,从而帮助企业更好地满足消费者需求的企业。它们能够运用基于云计算的多种移动社交和大数据分析工具了解市场状况,预测客户未来需求,并根据数据洞察指导企业内部运作和市场销售的行动目标。
这一理念,与基于我国互联网高速发达的经济背景下,传统企业向互联网化的过程不谋而合。宏观层面上,也与我国提出的信息化与工业化融合的政策相辅相成。不难理解,传统制造企业转型升级,成为大数据驱动的智能化企业,终极目标是从产品、生产过程到企业运作全方位都实现了智能化,真正是基于以需求为导向实现个性化的生产制造。
显而易见,在我国这样一个越发重视用户体验的经济环境下,不单单是互联网企业,工业企业也非常重视自身的数据智能分析能力,企业都在利用数据挖掘来提升自身的决策便捷性,在全生产流程中预测未知风险,同时降低成本,可以说,大数据已经成为了很多大的制造型企业商业模式创新的有力推手。
携手中国企业进入中国特色的工业4.0
走中国特色的工业4.0道路,推动传统工业企业转型升级,成为大数据驱动的智能企业。大方向已定,怎么走,如何做,最大的难题应该是信息技术的选择与应用。如何将从设备、人、机器、流程、生态链上采集的海量数据进行分析并转化为有效的服务提供给客户,是打造大数据驱动的智能企业的焦点难题。
将大数据、云计算科技与移动互联网结合起来,中国的企业可以紧贴市场,与用户建立一种新型的互动关系,并且深入洞悉用户的需求。新一代IT技术还能帮助全产业整合和跨工业、服务业部门的整合,发挥中国产业的“团队优势”。IBM正在与国内工程机械、食品、环保、电力、物流等行业合作,运用大数据分析、云计算、移动互联等科技帮助提升产业整合度。
为了支持中国安全、可控IT产业的发展,IBM向中国开放了代表世界最先进水平的Power芯片技术和Informix等一系列主干型的高端软硬件技术,并提供配套服务。IBM希望这些措施能够切实可行的支持中国特色“工业4.0”的形成和执行,帮助中国各行各业创新升级,进而推动中国经济转型。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04