
迎接大数据制造业的到来_数据分析师
年底年初,中国股市一片火红色。除了利用一些政策性利好和那些半靠谱不靠谱的市场流言外,比较认真严肃的投资机构和个人投资者都想找到一些值得中长期投资的目标,得到比较可靠和比较丰盛的回报。对于找上门来切磋的,无论是机构还是个人,我都是一句话:投资大数据制造业。
大概是两年多前,也是在这个专栏上,我讨论过大数据时代启动期的三大支柱产业:网络业,新能源业和以三D打印业为代表的新型制造业,它们共同的底层推动力都是大数据的发展。时间过了两年,世界和中国最大的上市企业都变成了网络业公司,以严重依赖数据化开采技术的美国页岩气和页岩油产业的迅猛发展,将全球油价腰斩,正在引发经济和政治上的格局变化。而基于全新制造理念和技术所产生的一代新产品(例如智能手机)正在引发新一轮投资,创业和创新热潮,改变着人们熟知的传统制造业。
之所以要创造一个“大数据制造业”的新概念,一是想与近年来流传的一些大而无当,无所不包的概念分开,例如“新工业革命”;二是想扩展一些过于具象的名词,例如“3D打印”,“智能手机”,“移动互联网”等,将其中共性的东西抽象出来;三是想将制造业的新发展与大数据时代联系起来,作为一个子概念使用。简单地说,大数据制造业至少具有以下三个特征:
第一,产品都是数据终端,具有生产,存储,传输和加工数据的能力。大数据制造不是自动化,计算机化或是机器人之类的东西,那些只是生产过程的改良,没有革命意义。大数据制造的最硬标准就是产品本身是数据终端,产品的使用会产生数据,数据可以被再加工利用。万事万物皆可成为数据终端,目前最好的例子就是无人飞机,智能手机,以及各种装入各类传感器的设备。
第二,产品从设计,制造,销售,运维直到更新的整个流程都依托各类数据和数据方式完成,普遍采用新材料,新工艺,新流程,高度依赖互联网。目前,能够初步实现这一点的是少数网络业公司,甚至产品本身也是数据化的。一些传统制造业的企业家们认为,只要一些辅助环节上利用了互联网,或者在市场营销环节上主要依靠互联网,这就算是转型新生了。其实,这不过是刚刚起步而已,离彻底革命还有万里之遥。例如,无人驾驶汽车可以算作大数据制造的产品,而仅仅在汽车信息服务系统上联上互联网,只能算是传统产品的改良。
第三,产品都以产品销售和售后持续服务相结合形成新的商业模式。传统制造业的基本商业模式是产品出售,即使有些售后服务也是围绕产品销售进行,不能成为主要利润来源。而大数据制造业的产品则是以持续服务为重点,产品销售围绕持续服务进行。一个典型的例子就是苹果公司。除了尽人皆知的手机和平板电脑外,真正的明星其实是它的网络应用商店,2014年的收入超过200亿美元,增长率超过70%,毛利率超过70%,仅收入规模就超过了除谷歌外的所有网络公司。这使得投资界不知如何对苹果公司分类,既不全是IT制造,也不全是网络服务。最好的办法就是另外定义一个产业,叫做大数据制造业。
凡是符合以上三个特征的企业都可以归入大数据制造业,无论它们正在努力转型之中还是刚刚创业。当然,目前还是大数据制造业的萌芽阶段,产品还难免带有传统的痕迹,对大数据的依赖和利用程度还相当有限。但是,一些带有革命性意义的创新正在涌现。例如,大数据制造已经深入到了原子和DNA层次,利用3D打印原理重组物质结构或是对DNA进行重新排序都已经在实验室和小规模生产中出现了一些成功的案例。三五年后,一大批利用全新的材料,有机物甚至生物制造的产品很有可能问世,涌现出一批引导时代潮流和资本市场走向的新锐公司。
经过三十多年的改革奋斗,中国已经成为制造业大国,在传统的和低端的制造业领域,已经是打遍天下无敌手。利用积累的资源,经验和市场,积极探索大数据制造的发展之道,已经成为越来越多中国企业家和创业者的共识。如何寻找,判断和参与那些具有大数据制造潜质的公司,正在成为一大批投资机构和个人的历史使命。经常听到一些朋友略带遗憾地谈起,当年若是投资了某个网络公司就如何如何了。衷心希望这一次朋友们不会错过这新一波机会。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10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 ...
2025-09-03