京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据驱动商业+工业4.0_数据分析师
商业4.0路径:“D世代企业”
IBM认为,D世代企业是大数据分析驱动型企业,可以战略性运用云计算、移动、社交和大数据分析工具,掌握并预测以客户为中心的市场状况和变化趋势,并根据数据洞察生成最佳行动建议,数据贯穿企业研发、生产、营销、服务等管理运作。
商业4.0和工业4.0的到来,与消费者自我意识觉醒及技术进步有着密切的关系。持续丰裕的生活终将带来消费者消费态度的质变,先是品味提升,最终是消费者自我意识的觉醒。而移动互联网、智能手机、可穿戴设备的普及,让基于用户识别和地理定位的服务变得可能。这一切改变了消费者与产品、品牌、厂商、甚至和其他消费者之间的沟通方式。重要的是,通过物联网、移动互联网、开放硬件平台、各种传感器,以及3D打印技术,人类第一次有机会将创造欲发挥到淋漓尽致,通过共创、众包构造自己想要的生活方式,消费者变成了新时代的创客。商业4.0便是创客的时代。
工业4.0,是大数据驱动的智能工业
不过,仅凭创客不可能充分满足商业4.0时代所需的一切供给,实际上更为重要的供给可能来自工业4.0:通过传感器与物联网来联结无生命的生产资料、零组件、生产仪器与设备,以及有生命的生产人员与管理人员,一方面让这些生产材料在生产过程里实时分享彼此之间所处的状态信息,另一方面也允许生产人员和管理人员随时随地介入生产过程,来进行制程变更或量身定制的弹性生产。
从这个视角看,商业4.0是工业4.0在需求面的有益补充。通过对消费者行为的追踪并由此所捕捉的大量消费数据必须利用数据科学进行计算与建模,并自动转化为商业决策与运营模式,然后通过工业4.0,随时动态调整生产流程来因应消费需求的动态变化。麦肯锡全球研究院指出,制造业会从生产机械、供应链管理和商品监控系统等来源收集数字数据,他们本来就是生产和储存数据的“大户”。 早在2010 年时,制造业所新增的数据便将近 2EB(计算机存储单位),如果把这些数据全印在纸上,装在标准尺寸的四门档案柜里,会需要 400 亿个柜子才装得下。
这也与IBM定义的工业4.0的特征不谋而合。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。
在工业4.0趋势下:工业的信息化水平进一步提升,尤其是“互联化”和智能化的提升。以制造业为例,在其转型升级中,渗透着“互联”和“智能” 两个关键词,可以概括为几个方面:第一,产品智能化;第二,流程的智能化升级;第三,制造业的互联网化。“互联化”和“智能化”的进程,也将产生大量数据,大数据分析和管理将更为重要,也将驱动“互联化”和“智能化”的提升。而IBM以最前沿的CAMSS技术(C是指Cloud云;A是指BigData &Analytics,大数据和分析;M是指Mobility移动;第一个S是指Social社交,第二个S则是指Security安全),将助力中国企业、行业构建大数据能力,助力抓住工业互联网化,与产品和流程智能化的趋势,为“互联化”和“智能化”打下坚实基础,实现转型升级。
CEC是催生“D世代企业”的重要推力之一
当下,我们看到制造业正在经历蜕变式的转型升级,制造业的新形态正在形成,它们开始与互联网企业、服务业携手合作,跨界与融合成为重要趋势,并由此构造出由消费者驱动并深度参与的商业4.0时代。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27