京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据在智能工业中的应用
目前,第四次工业革命蓬勃兴起,工业发展迅速,产业结构的转型升级成为各国提高竞争力的新目标。从美国的“工业互联网”、德国的“工业4.0”到中国的“中国制造2025”发展战略都提出了相似的技术核心内容,包括大数据、云计算、人工智能等在内的新技术层出不穷,这些新技术成为带动产业变革,推动工业经济创新发展不可代替的原动力。
大数据和智能工业是人类进行生产管理的IT框架上非常重要的两方面,两者颠覆了经典管理学的工业管理原理和中枢维度,这也就是说,人类的管理思想、管理制度和方法正在发生着一场自上而下彻底的变革。
大数据时代的特征
1、方式比数据本身更值钱
在现在的智能工业中,大数据被大家经常提起。在全球范围内对大数据的定义里面,特别强调大数据是企业专有的信息财产,已经成为企业固有资源的一部分,但我们不仅要关注数据,更要关注数据的处理方式。数据量自身的大小并不是判断数据价值的核心标准,数据的实时性和准确性才会对数据的价值产生直接的影响,这也是我们需要重视数据处理方式的重要原因。
2、数据的形式具有多元化
我们对数据形式的常规理解一般仅局限于结构化数据和非结构化数据。其实,最终的大数据可以从人类和机器两大核心模块产生,在智能科技和现代工业相融合的过程中,我们更加提倡多元化的数据形式,让其能够为不同的结构化数据进行服务,同时我们需要加强数据的采集、分析,让它成为智能工业的核心工作。
3、大数据让信息更加透明、透彻
大数据能在现代化的工业供应链中,让我们更准确的把握从采购、生产、物流到销售整个过程,能够帮助我们分析客户的需求,它的应用场景包括了实时核心、交易、服务、后台服务等。我们通过手机、传感器、3D打印机和电脑等载体,可以保障生产,满足法律法规的要求,改善客户服务质量,也可以提前预测可能产生的生产经营问题并作出提前的防范,降低可能产生的损失。
大数据的发展方向
1、理性看待大数据
“中国制造2025”的核心是生产、物流、销售的智能化,以及互联网与制造业相结合。随着传统数据库和数据仓库的运行越来越缓慢,很难满足企业的发展需求,这就对大数据的处理提出的新的要求,数据的灵活性也成为推动大数据技术发展的重要推动力。
2、数据湖
现在的大数据领域被看作是“数据湖”与“数据藻泽”的状态之争。无论学术界如何去诠释,其核心是强调一种基于对象的数据存储方式将收集来的数据以其最原生的格式(多结构化的)存储下来留作日后使用。“数据湖”具有很高的价值定位,它代表了一种可扩展的基础架构,非常经济且超级灵活。
3、自主大数据成为主流
目前,IT行业发展的瓶颈阶段正在缓解,很多商户和科学家可以借助相关工具实现对大数据的直接操作,这种自助服务的大数据模式将成为未来大数据行业发展的一种趋势。这种服务允许商户通过自助服务接触大数据,还可以帮助开发者、数据科学家和数据分析师直接进行数据探索和处理工作。业务价值驱动大数据创新,传统大数据不再成为我们讨论的大数据主题,我们需要了解更多的是业务创新,数据变现和业务场景的探索。
我们要理性的看待大数据,在关注数据量的同时,更应该重视数据的处理方式。在工业4.0时代,尽管大数据技术自身在快速的发展,但是它的成长一定是一个长期的过程,在不同的阶段,打造不同的互联网技术,特别在中国制造2025的变革中,大数据一定是未来企业数据技术的核心纽带。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 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 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28