京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据驱动中国特色的工业4.0_数据分析师培训
多少年来,美国因其拥有强大的科技创新能力,在商业、工业、政府等领域的科技进步上一直占尽先机。德国因为传统的制造业优势,可以纵观生产制造的全过程,不断提出针对以业务提升的核心转型因素,所以提出工业4.0战略。
从这个角度来讲,以科技为支柱产业的美国,与以制造技术严谨的德国,在各自工业智能化的过程当中,都有不同的演进路线。而当下,互联网应用高速发展的中国,在传统企业向智能企业转型的过程当中,也应该有自己的步调,走一条有中国特色的工业4.0道路。
中国的工业4.0应有什么特色
过去三十多年,中国经济快速的发展,变化可以说是翻天覆地。现在,中国已经是世界第二大经济体,而且全世界的经济研究机构普遍预测,中国将会在不远的未来超越美国,成为全球最大的经济体。根据IHS Global Insights预测,到2025年,中国将在化工、电子、制造、交通运输和公共事业这几个产业位居世界第一。
在这样的背景下,金融危机过后的这几年,使得人们清醒的认识到,光靠虚拟经济达不到真正意义上的经济转型,科技创新结合产业升级才是中国实业兴邦的正道。工业4.0正是在这样的时代档口被提出,其务实的本质与当下中国的经济环境不谋而合,所以备受瞩目。
趋势不可逆,这是绝对的。然而,如何在这个大趋势下,结合自身优势制定有特色的工业4.0战略,才是在新一轮全球产业竞争中占据先机的关键。中国产业的特色具备三点独特之处。第一、中国是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家,在多个现代经济支柱性产业当中,规模也是名列世界前茅的,但发展水平不均衡;第二、中国有世界上最大、增长最快的消费市场;第三、中国已经初步形成了一个发达的移动互联经济。中国移动互联网产业的快速崛起是过去十年来世界经济中发生的一个现象级的事件。
事实上,中国经济转型就是要抓住这三个特色,在发达的互联网经济的基础上,以大数据、云计算、移动和社交等新一代IT技术为突破口,驱动大规模、活跃的市场创新、应用创新和业务模式创新,才是中国经济转型的关键路线,才是工业4.0的中国特色。
大数据在中国特色工业4.0中的重要性
新一代的IT技术包括大数据、云计算、移动互联和社交网络,无时无刻都在改变社会生活与生产生活。基于中国经济转型的巨大市场,很多国外的IT厂商正是看中了国内工业转型的巨大市场,在软硬件与服务层面积极布局。显而易见,百年老店IBM 在此方面大有可为。当下IBM一改往日的made for China,帮助中国企业成长的市场战略,发布了其自身转型战略,made with China,跟中国企业一起成长的全新市场战略。并提出D世代企业商业路径,帮助中国企业加速智能化进程。
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。
而所谓“D世代企业”,是指那些为了更好地适应消费者的转变,需要借助大数据、云计算、社交、移动等新技术推动企业转型,从而帮助企业更好地满足消费者需求的企业。它们能够运用基于云计算的多种移动社交和大数据分析工具了解市场状况,预测客户未来需求,并根据数据洞察指导企业内部运作和市场销售的行动目标。
这一理念,与基于我国互联网高速发达的经济背景下,传统企业向互联网化的过程不谋而合。宏观层面上,也与我国提出的信息化与工业化融合的政策相辅相成。不难理解,传统制造企业转型升级,成为大数据驱动的智能化企业,终极目标是从产品、生产过程到企业运作全方位都实现了智能化,真正是基于以需求为导向实现个性化的生产制造。
显而易见,在我国这样一个越发重视用户体验的经济环境下,不单单是互联网企业,工业企业也非常重视自身的数据智能分析能力,企业都在利用数据挖掘来提升自身的决策便捷性,在全生产流程中预测未知风险,同时降低成本,可以说,大数据已经成为了很多大的制造型企业商业模式创新的有力推手。
携手中国企业进入中国特色的工业4.0
走中国特色的工业4.0道路,推动传统工业企业转型升级,成为大数据驱动的智能企业。大方向已定,怎么走,如何做,最大的难题应该是信息技术的选择与应用。如何将从设备、人、机器、流程、生态链上采集的海量数据进行分析并转化为有效的服务提供给客户,是打造大数据驱动的智能企业的焦点难题。
将大数据、云计算科技与移动互联网结合起来,中国的企业可以紧贴市场,与用户建立一种新型的互动关系,并且深入洞悉用户的需求。新一代IT技术还能帮助全产业整合和跨工业、服务业部门的整合,发挥中国产业的“团队优势”。IBM正在与国内工程机械、食品、环保、电力、物流等行业合作,运用大数据分析、云计算、移动互联等科技帮助提升产业整合度。
为了支持中国安全、可控IT产业的发展,IBM向中国开放了代表世界最先进水平的Power芯片技术和Informix等一系列主干型的高端软硬件技术,并提供配套服务。IBM希望这些措施能够切实可行的支持中国特色“工业4.0”的形成和执行,帮助中国各行各业创新升级,进而推动中国经济转型。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20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%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16