
大数据与互联网平台将推动工业智能化
如果工业互联网能够像当今的消费互联网那样得到充分应用,从现在到2030年,工业互联网将可能为中国经济带来累计3万亿美元的GDP增量。
谈及工业互联网,必然与物联网有着密切或是混淆的印象关联,当物联网以M2M的概念突袭世界时,Machine-to-Machine的技术以物联网和卫星遥感定位技术,充分达到了远程实时监控的工业目标,那么在工业互联网时代,同样可能是M2M的简称,但是,M可能悄然发生着一些改变,M可能是Message,有可能是management,当然,其中必然包括了match和monitor的概念。
IT技术与商业的对接演化成了新的商业模式——电子商务,除去前期野蛮生长之后的稳定而高速的增长,电子商务平台以及衍伸的O2O模式的融合,成为了一种让互联网技术商业价值变现的范式,同时这种范式给予了创新性技术与工、商以及农业融合可能性全新的遐想。相比较电子商务而言,当前制造业的产品和服务在数字化、智能化和互联化上远跟不上信息技术发展。制造业应加快与互联网技术的融合,“互联网技术+平台型企业”将成为未来制造业企业发展的趋势,这种看似跨界的嫁接在大数据的爆发点,或许产生全新的化学反应。
基于大数据,超越大数据
世界上的任何事物,都有可能产生数据,并产生数据的流动性,这是一种最为理想的状态,而如何采集,存储并利用数据来产生价值,才是具有革新性的一步。大数据利用云计算以及物联网进行数据的抓取、存储、分配和分析,以及进行海量数据的分析,然而,大数据的内涵并不仅仅在数字和见解,数据本质上的价值在于数据的应用,也就是说,以连接的方式,将大数据赋予大数据智能,不仅仅是一种数字的分析和见解,而是一种对于工业的状态管理、监控以及自适应和智能调整,让数据智能的知道以何种方式前往何地去完成何事。
不可否认的是,大数据是工业互联网的命脉,但是,工业互联网同样意味着创新形式和软件的应用和开发,基于物联的基础之上,抓取和一句逻辑厘清数据,然后经软件连接互联网,从此产生数据,但是更重要的是,将机器成为可以被管理和被自适应调整的智能网络,对工业的问题进行逻辑预测和调整,进行最优化的工业控制和管理,对有限资源进行最大限度的使用,从而降低工业和资源的配置成本,在大数据的基础上,以工业的互联管理和智能达到超越大数据的应用性。
应用,让工业互联网价值变现
自谷歌接连发布谷歌眼镜和谷歌会说话的鞋子之后,穿戴设备成为热门话题,将数据采集移植到任意设备采集信息,然后联通移动互联网络进行整理和运算,为个人提供最大程度的信息判断和预读,这是典型的人机之间的数据对话,以及大数据采集对用户便利性的案例。
当然,在大数据时代,首先解决数据采集以及传感的问题之后,那么工业互联网便迎来了价值变革的集中爆发,无论是在远程医疗,通过远程采集端对基础数据的采集,上传至互联网,进行远程的医疗咨询,通过大数据+互联网平台的方式,解决医疗资源的分配问题,还是通过个人可穿戴设备,进行实时的个人健康状态监控和管理,都是工业互联网的应用案例。
不仅仅除了远程的医疗和智能农业,还包括远程教育体系同样也可以用工业互联网进行实现,通过远程数据采集端或是数据录入界面,采集不同地区不同个人之见的教育水准测试,反馈至互联网云端,进行分析运算,实现同等优势教育资源和教育内容的再分配,达到真正意义上的无距离“因材施教”,这也是工业互联网的应用之处。
当然,工业互联网并非仅限于传统的工业,工业互联网应该是一种模式,而这种模式将会打来优势资源的整合和再分配,缩短空间距离和时间以及人力等带来的成本障碍,同时达到在最大数据化效能的应用和整合,而这种整合,在数据端采集和互联网运算能力的不断提升,不断对传统的社会模式进行渗透,将产业变得更加有效,实现计算机技术的产业价值变现。
从大数据到3D打印,信息技术的不断更新带来的是更多的变革,而在创新技术不断变现和工业不断智能化的时候,也正处于工业互联网爆发的前夜,大数据+互联网平台的模式,期待在爆发中将社会的未来变现。
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