
大数据应用价值与挑战并存
互联互通是基础,定制化服务是中心,懂数据会分析是关键。
什么是大数据?什么是数据?什么是资料?资料就是生产过程、管理过程,乃至经济、社会、生活过程的记忆,那些记忆可能表现在一个文件、一段演讲、一段文字上。资料放在计算机里就叫数据,所以数据是指以编码形式存在的信息载体。真正的大数据是指大而复杂的资料集,包括了海量性、时变性、异构性、分布性等特点,是我们从互联网的数据中能够观察到的特征。只要数据量超过临界量,就叫大数据。
大数据离不开互联网。近几年,互联网的发展走向是从复杂信息传递到消费互联,再到生产互联也就是物联网,然后到智慧互联。其实,这些新技术都是信息技术的一个层面,真正产生效益和作用的是所有技术的综合运用。
互联网和云计算是基础设施,物联网是交互方式,人工智能是应用模式,大数据是最底层的信息技术,任何工业要实现“两化”,任何政府要实现科学决策,大数据是基本标配。
那么,应该如何运用大数据呢?首先,明确目标是前提。这是推出大数据产业最重要的一步。其次,拥有数据是基础。没有数据就谈不上大数据产业。再次,计算平台是支撑。没有一定的计算架构和平台就无法计算。此外,分析技术是核心。这是当今较少提到的一个主题,在整个大数据链条中,有些链条做得过分粗壮,有些链条过分纤弱,即产业链布局不均衡。如果过分膨胀,将会产生新的产能过剩。最后,产生效益是根本。
大数据可以带来超凡价值。在这个过程中有很多观念要改变,要认识到数据是资产,用户是资源,服务即感知。大数据突飞猛进地发展能够解决相当多的问题,但仍然存在挑战。主要是分析基础被破坏、计算技术待革新、真伪判定需要重建以及对新技术的盲目所引起的盲从。总体来说,仍需集中力量攻克挑战,大数据的发展才能有大的突破。
继互联网之后,真正能够对企业产生重大影响的就是大数据。同时,要将大数据与其他技术相结合。现在人工智能潮正在到来,在可见时间内,人工智能真正能够发挥作用的就是数据智能,即大数据。因为人工智能简单来说可分为两大类,一类是模型人脑工作机制、行为方式,是仿脑类脑的技术;另一类是快速的认识,因为人脑对大数据的认识本身没有那么快,但获取数据的速度极强,可以从数据中分析出人类认识问题特定的方式方法,这就是数据智能,也叫人工智能。
同时,大数据能服务于转型升级,但我们至少要清楚什么是转型和升级。工业中的转型,就是从过去以产品为中心进行组织设计、制造、销售管理,转型到以服务和以定制化为中心。
最近有一个基本的观点说,现在正在从过去的“老三基”——材料、工艺、零部件,转变为“新三基”——大数据、传感器和零部件。对一个行业来讲,数据的复杂性来源于设计、制造、运行和服务,来源于对每一个数据的仔细分析。由于离散型和连续型并存、数值型和非数值类型并存、结构化和非结构化并存,大数据必须关注完整属性,必须关注产品全寿命特性,必须关注全方位连接,关注制造系统融合等,这使得我们认为基本难点在认知知识数据。其实全链条数据如物理模型的结合,也是技术难点。
大数据是新一代信息技术的基础性技术,需要推进应用。工业大数据非常有潜力,但一定要解决好定位、规划、切入点、标准、开发共享等问题。互联互通是基础,定制化服务是中心,懂数据会分析是关键。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01