如何利用工業大數據創造價值

⑴ 如何用大數據分析創造商業價值

法則15--大數據價值不在大，而在於挖掘能力
維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中舉了百般例證，都是為了說明一個道理：在大數據時代已經到來的時候，要用大數據思維去發掘大數據的潛在價值。
什麼是大數據思維？維克托·邁爾-舍恩伯格認為：1）需要全部數據樣本而不是抽樣；2）關注效率而不是精確度；3）關注相關性而不是因果關系。
我們認為，大數據並不在"大"，而在於"有用"。大數據思維首先就是要能夠充分理解數據的價值，並且知道如何利用大數據為企業經營決策提供依據，即通過數據處理創造商業價值。
大數據思維核心是理解數據的價值，通過數據處理創造商業價值
《哈佛商業周刊》指出：數據科學家是21世紀最性感的職業。在獲取海量數據後，就要考慮如何去利用數據。數據科學家就是採用科學方法、運用數據挖掘工具尋找新的數據洞察的工程師。大數據時代正是凸顯了數據科學家的重要性以及將數據分析和業務結合的必要性。當具備硬體和基礎設施時以產生海量的數據時，需要有人將大量散亂的數據變成結構化的可供分析的數據，進行整合、清理來形成結果數據集。
人才雷達就是一個典型例子。基於每個人在網路上留下的包含著其生活軌跡、社交言行等個人信息的網路數據，依靠對這些數據的分析，從個人的網上行為中剝離出他的興趣圖譜、性格畫像、能力評估，基於數據挖掘的人才推薦平台人才雷達（Talent Radar）幫助企業更高效的實現人崗匹配，提供獵頭服務。為了評估一個技術人員的專業技能，人才雷達利會利用其在專業論壇（如Github、CSDN、知乎、丁香園等）上的發帖數、內容被引用數、引用人的影響力等數據，通過這些信息建模，完成其專業影響力的判斷。同時，微博的數據也被充分利用起來。其中折射出的社交關系也是判斷一個人職業能力的因素之一。所以，判別用戶在社交網路上其好友的專業影響力也是人才雷達推薦系統中的一個重點。同時，即使被推薦者的個人能力難以符合職業需求，但如果他有著能力不錯的好友關系，則也可以作為合適的"推薦人"將任務傳播到下一層級當中。不同用戶在社交網路上的行為習慣也是不同的，例如發微博的時間規律，在專業論壇上的時間長短，這些行為模式可以用來判別其工作時間規律，看其是否符合對應的職位需求。通過各種數據源的融合和分析，人才雷達不僅能夠在節省成本的前提下幫助企業提高人才招聘的效率。與傳統的獵頭業務相比，其採用群體智慧的方式能夠更廣泛和客觀的篩選人才，並且由於其被動測量的方式也能在一定程度上避免直接面試時部分求職者的虛假表現。它現在的客戶有淘寶、微軟、網路等知名企業。
亞馬遜於2013年12月獲得"預期遞送（anticipatory shipping）"新專利，使該公司甚至能在客戶點擊"購買"之前就開始遞送商品。該技術可以減少交貨時間和減少消費者光顧實體店的次數。在專利文件中，亞馬遜表示訂購和收貨之間的時間延遲"可能會削弱顧客從電商購買物品的熱情。"亞馬遜指出，它會根據早前的訂單和其他因素，預測某一特定區域的客戶可能購買但還未訂購的商品，並對這些產品進行包裝和寄送。根據該專利，這些預遞送的商品在客戶下單之前，存放在快遞公司的寄送中心或卡車上。在預測"預期遞送"的商品時，亞馬遜可能會考慮顧客過往的訂單、產品搜索、願望清單、購物車的內容、退貨、甚至顧客的滑鼠游標停留在某件商品的時長。這項專利表明，亞馬遜希望能充分利用它所擁有的海量客戶信息，藉此形成競爭優勢。
大數據最本質的應用就在於預測，即從海量數據中分析出一定的特徵，進而預測未來可能會發生什麼。當不同的數據流被整合到大型資料庫中後，預測的廣度和精度都會大規模的提高。

⑵ 工業大數據如何改變製造業

工業大數據如何改變製造業
工業大數據是互聯網、大數據和工業產業結合的產物，是中國製造2025、工業互聯網、工業4.0等國家戰略在企業的落腳點。對於製造業而言，了解行業大數據產生的背景，歸納行業大數據的分類和特點，從數據流推動本身價值創造的視角看待、重造工業價值流程，將具有很強的現實意義。
工業大數據如何改變製造業1、精度更高高成功率的製造是製造商的核心競爭力，在大數據出現之前，最好的方法是投資更好的設備，或對員工進行更好的培訓，但都無法太大的減少失敗率帶來的額外損失。然而，使用大數據，製造商可以使用計算機程序來優化流程，並更加巧妙地分析錯誤，從而防止這些錯誤產生。2、產量更高大多數製造商購買原材料並製造成品，他們銷售價格高過製造成本。在該系統中，製造商可以獲得更高的收益(每個成品使用的原材料越少)，企業的經營就更有利可圖。新的大數據應用程序使製造商能夠更好地了解其整體產量，並有機會改進其運營方法，生產產品獲得更多的利潤。3、更好的預測製造商可以根據各種情況預先判斷需要生產多少產品，淡季的時候減少生產量，以及在倉庫中的庫存或出貨量。大數據有助於製造商更好地掌握這種供需關系的變化，因此可以在最有價值的生產條件下進行生產。4、預測和判斷蹤供應商的產品優劣製造商也可以使用大數據跟蹤供應商的優劣。例如，如果供應商提供劣質產品比例較高，通過大數據計算證明這些事情，就可以確定選擇新的供應商是否更加具有成本效益。5、更高的可追溯性大數據還使製造商的流程更加透明和可追溯。製造商的原材料在生產過程中以及生產階段有多少損失?給定批次產量多少，目前存儲在哪裡?運送需要多長時間，一旦需要運送，產品在哪裡?大數據可幫製造商跟蹤生產和交付的所有這些階段，並提供對可能效率低的領域的洞察和分析。6、高級自定義工作大數據顯示，通過在以往的努力中獲取數據並創造更好地利用原材料的方法，有可能創建高級定製工作。它也可以幫助製造商採取逆向工程，為熟悉的問題提出新的解決方案。7、投資回報率和運營效率大數據使製造商能夠更深入地了解其運營的真正效率，以及升級時產生的投資回報率(ROI)，例如新設備或新的廣告策略。這對製造商意味著什麼?更高的盈利能力傳統製造業受到原材料成本和生產限制等因素的限制，而大數據的降臨，讓每個生產環節得更多的收益，極大的較少了成本，企業主能夠利用這些機會，賺取更多的收入。更大的競爭壓力隨著製造商採用大數據戰略，競爭對手感受到採取類似甚至更好的方法的壓力。越來越多的競爭迫使越來越多的傳統製造商升級內部系統，因此未來的技術發展將會越來越活躍。對新角色的需求精益的數據應用程序對外部人員或不熟悉數據分析的人員來說具有極大的挑戰性。新技術令人印象深刻，但他們要求有足夠知識和經驗的人來實施和管理它們。因此，製造商需要專業的人或者公司來協助完成這些變化。目前來看，越來越多的傳統製造業也隨著大數據的普及在不斷的進行產業升級，在競爭激烈的新時代，大數據給製造業帶來的改變是否會引領新的工業革命呢?這些相信各位看官都已經有了自己的答案

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簡介：工業大數據是未來工業在全球市場競爭中發揮優勢的關鍵。無論是德國工業4.0、美國工業互聯網還是《中國製造2025》，各國製造業創新戰略的實施基礎都是工業大數據的搜集和特徵分析，及以此為未來製造系統搭建的無憂環境。本書基於工業4.0的時代背景，通過深入剖析未來工業的商業模式和智能服務體系的創新技術變革，論述如何通過工業大數據的分析和應用去預測需求、預測製造，整合產業鏈和價值鏈，發現用戶的價值缺口，發現和管理不可見的問題，實現為用戶提供定製化的產品和服務。

⑷ 工業大數據應用在哪些方面

工業大數據應用將帶來工業企業創新和變革的新時代。通過互聯網、移動物聯網等帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析，信息技術和全球工業系統正在深入融合，給全球工業帶來深刻的變革，創新企業的研發、生產、運營、營銷和管理方式。這些創新不同行業的工業企業帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工業大數據的典型應用包括產品創新、產品故障診斷與預測、工業生產線物聯網分析、工業企業供應鏈優化和產品精準營銷等諸多方面。本文將對工業大數據在製造企業的應用場景進行逐一梳理。
1.加速產品創新

客戶與工業企業之間的交互和交易行為將產生大量數據，挖掘和分析這些客戶動態數據，能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。
2.產品故障診斷與預測
這可以被用於產品售後服務與產品改進。無所不在的感測器、互聯網技術的引入使得產品故障實時診斷變為現實，大數據應用、建模與模擬技術則使得預測動態性成為可能。
3.生產線的大數據應用

現代化工業製造生產線安裝有數以千計的小型感測器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和雜訊。因為每隔幾秒就收集一次數據，利用這些數據可以實現很多形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規定、零部件故障)等。首先，在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大數據，就能分析整個生產流程，了解每個環節是如何執行的。
4.工業供應鏈分析和優化
當前，大數據分析已經是很多電子商務企業提升供應鏈競爭力的重要手段。例如，電子商務企業京東商城，通過大數據提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。RFID等產品電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術能幫助工業企業獲得完整的產品供應鏈的大數據，利用這些數據進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
5.產品銷售預測與需求管理

通過大數據來分析當前需求變化和組合形式。大數據是一個很好的銷售分析工具，通過歷史數據的多維度組合，可以看出區域性需求佔比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式、消費者的層次等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。
6.生產計劃與排程

製造業面對多品種小批量的生產模式，數據的精細化自動及時方便的採集(MES/DCS)及多變性導致數據劇烈增大，再加上十幾年的信息化的歷史數據，對於需要快速響應的APS來說，是一個巨大的挑戰。
大數據可以給予我們更詳細的數據信息，發現歷史預測與實際的偏差概率，考慮產能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，通過智能的優化演算法，制定預計劃排產，並監控計劃與現場實際的偏差，動態的調整計劃排產。
幫我們規避「畫像」的缺陷，直接將群體特徵直接強加給個體(工作中心數據直接改變為具體一個設備、人員、模具等數據)。通過數據的關聯分析並監控它，我們就能計劃未來。雖然，大數據略有瑕疵，只要得到合理的應用，大數據會變成我們強大的武器。當年，福特問大數據的客戶需求是什麼?而回答是「一匹更快的馬」，而不是現在已經普及的汽車。所以，在大數據的世界裡，創意、直覺、冒險精神和知識野心尤為重要。
7.產品質量管理與分析

傳統的製造業正面臨著大數據的沖擊，在產品研發、工藝設計、質量管理、生產運營等各方面都迫切期待著有創新方法的誕生，來應對工業背景下的大數據挑戰。例如在半導體行業，晶元在生產過程中會經歷許多次摻雜、增層、光刻和熱處理等復雜的工藝製程，每一步都必須達到極其苛刻的物理特性要求，高度自動化的設備在加工產品的同時，也同步生成了龐大的檢測結果。
8.工業污染與環保檢測
工業大數據應用的價值潛力巨大。但是，實現這些價值還有很多工作要做。一個是大數據意識建立的問題。過去，也有這些大數據，但由於沒有大數據的意識，數據分析手段也不足，很多實時數據被丟棄或束之高閣，大量數據的潛在價值被埋沒。還有一個重要問題是數據孤島的問題。很多工業企業的數據分布於企業中的各個孤島中，特別是在大型跨國公司內，要想在整個企業內提取這些數據相當困難。因此，工業大數據應用一個重要議題是集成應用。

工業大數據的應用將推動工業企業基於對內外部環境相關數據的採集、存儲和分析，實現企業與內外部關聯環境的感知和互聯，並利用工業大數據分析技術開展挖掘分析，支撐工業企業基於數據進行決策管控，提升企業決策管控的針對性、有效性。

⑸ 工業互聯網怎麼讓大數據產生價值

工業互聯網怎麼讓大數據產生價值
在經歷了長達30年的經濟快速發展之後，現在，中國需要一個全新的增長模式。快速的城鎮化和工業化讓數億人擺脫了貧困，中國人的人均壽命提升了十年，中國一舉成為世界上最大的製造產品出口國和世界第二大經濟體。這樣的成就令世人矚目，不過對中國來說，這並不是件難事。中國迄今為止所取得的經濟增長都是來源於大量廉價勞動力推動的以出口為導向的製造業快速發展。
然而，強勁的消費需要更快速的工資增長來拉動——因而需要更快速地提高生產力。因此，中國需要加速從低成本生產向高附加值、高科技製造轉型。這是一個非常嚴峻的挑戰。大部分新興市場國家在轉型中失敗，陷入「中等收入陷阱」無法自拔：在這種境況中，人均收入沒有能夠向發達國家的高水平靠攏，而是停滯不前。
1、數字化創新提升競爭力
中國可以通過擁抱「工業互聯網」，擁抱這一輪正在改變全球經濟的數字創新來應對這個挑戰。工業互聯網是數字技術和物理技術、大數據與大機器的融合。通過部署電子感測器和雲分析，工業互聯網將傳統工業機器轉變為互聯資產，開創功能與效率的全新局面。
由數據分析得出的洞察可以實現預測性維護：提前處理潛在故障，避免意外停機。感測器和數據分析構建了一個數字化的網路——工廠車間的所有元素連接在一起，並與供應鏈和分銷渠道相連，提高製造過程的速度和靈活性——GE稱之為智慧工廠(BrilliantFactory)。現在3D列印等數字技術使一些新的製造流程成為可能，在提高生產速度的同時，降低了生產成本。
這些數字化的創新能夠大幅提升各行各業的效率和生產力，從而提升競爭力，使中國的某些行業在全球范圍內確立領導地位。
工業互聯網創新還能提升不同層面工人的能力。具有虛擬現實/增強現實能力的攜帶型和可穿戴設備可以使工人即時訪問信息、提供即時培訓、更有效地合作以及學習和借鑒其他同事積累的實踐經驗。
人們常常擔心新技術的出現因為提高了自動化水平而減少工作崗位。工業互聯網創新的發展方向不同於以往，工業互聯網使人與機器之間形成更強大的新型夥伴關系，並提升各個層面工人的能力和生產力。而近年來，中國在提升工人平均技能水平方面也取得了巨大的進展：1982年，年齡在25-29之間的中國人中只有不足1%的人口接受過高中及更高水平的教育;到2010年，這一比例已經超過20%，其中大部分集中在科學和工程學。教育水平的提高使中國的勞動力從這些創新中獲得巨大的收益;這也將為中國科學家和工程師的持續創新創造環境，為新型數字化工業技術的增長和傳播作出貢獻。
在這樣的背景下，數字化和智能工業作為一個重大趨勢，已不可逆轉。很多工業公司已經將數字化視為生存和發展的必要前提。盡管互聯網已經改變了消費領域，但這一價值在工業領域還有待釋放，在1990到2010年期間，工業生產力的年均增速為4%，但是，在過去的五年裡卻下降到了1%。如何將數字化轉化為價值，這是所有工業公司所需要解答的問題。
中國經濟正在經歷前所未有的結構化轉型，可以預見，服務業態將在整個GDP當中起到非常重要拉動作用。製造業在過往的中國GDP中占很大比例，但在隨著結構化轉型，未來的製造業將成為製造和服務並舉的行業，其中服務所創造的價值貢獻甚至會超過製造，從而打造出是高質量、高利潤、可持續增長的全新服務業態。
BCG的數據表明，中國經濟當今的轉型之當中，服務的價值在醫療、航空、能源以及有一些機械製造等行業領域都有體現，在未來，他們都將走上以服務成長拉動增長的路徑。所以製造業的轉型對於整個GDP的貢獻也由此成為重要的話題。
GE本身也是一個製造型企業，但這個百年老店也需要思考如何在新的國際競爭當中尋找突破創新之路。GE的工業互聯網在2012年來到中國，而這個戰略最早在五年前被提出，因為製造業本身面在尋求新的增長點方面走進了一個困境。在GE超過1000多億的營收和160億美元的純利潤當中，75%來自製造。但由於客戶市場和全球環境的變化，GE需要找重新思考如何服務於全球各行業的客戶。所以GE就提出了工業互聯網的概念，從根本上講，就是要把人與機器，機器與機器之間通過數據無縫連接，通過海量數據找到運營當中的瓶頸，降低成本，提升效率，從而進行整個核心競爭力的轉型。
工業互聯網同中國工業的智能化在中國的結合恰逢其時，這主要源於三個條件：經過20年的信息化建設，中國積累了很好的基礎設施;同時中國目前的製造業的轉型上升為國家戰略之一，迫切需要一些好的信息化手段、管理理念、創新來推動實現這一目標;最後，人才儲備也已經達到一定水平。
2、資產優化與運營優化
在製造業領域，工業互聯網在實現工業智能化主要著力於資產優化和運營優化。資產優化是基於一個事實，亦即製造企業的重資產特性。目前重資產企業最重要的關切就是產能過剩的挑戰，如何優化資產效率，提升資產的利用率，同時為客戶帶來一些關鍵的增值服務，通常也被衍生為裝備服務業。其次，是運營優化，中國企業所在的是相比德國提出工業4.0，我們還處在2.0甚至更粗放的階段。管理粗放，機能低下，信息化基礎薄弱等等，都是現在制約製造業發展的重要問題。所以如何使運營優化讓我們在崗的工人、管理人員，能夠和管理規章制度結合提升我們的效率，這是工業互聯網的著眼點，也是中國工業企業轉型迫切需要解決的，資產的優化、運營的優化。
目前中國有很多離散型的工廠，例如家電，電子類產品製造商，資產優化、對這些企業而言運營優化有重要的意義。而整個智能化有三個不同的層次：第一，經由感測器驅動的自動化。第二，實現全工廠級別的自動化。第三，包括供應鏈，供應鏈上下游的優化。
這一戰略也與中國的人口轉型相吻合。目前，中國的人口增速降低，老齡化加速。最近出台二胎政策暫時還不會影響到中國的人口發展趨勢。與此同時，較低的人口增長速度也意味著勞動力不再像過去幾十年那樣快速增長。現在，中國的工業面臨更加有限的人力資源。因此，為支持快速的經濟增長，必須更快速地提高生產力以彌補較慢的勞動力增長。
3、製造服務業與中國工業的轉型
回歸製造業在全球范圍內已經成為很多國家的戰略重點，不管是歐洲、美國還是中國。中國製造2025戰略通過「互聯網+」和工業結合，推進兩化深度融合。這也是業界、政府、企業共同面臨的一個挑戰，也是要深刻研討的一個話題。
從實施角度，要實現這三方面的優化要經過四個階段，第一階段，在沒有數據的情況下我們往往有盲人摸象的感受，就像你坐在軍中但缺乏前線匯報，這種作戰毫無智慧策略可言。所以數據化是非常重要的前提，大部分企業的決策和管理是基於經驗，哪怕有一些數據，也是局部不及時的，甚至是錯誤數據，這都會直接影響到最終結果，所以全局數據的採集是非常關鍵的。有了數據之後我們下一步希望可視化，所以在GE的智能工廠當中我們推出了數字鏈和數字雙胞胎的概念，通過信息可視化手段通觀工廠製造全流程，讓我們對生產力、生產資源、生產效率有了解。隨之而來的是控制，比對管理目標實施自動化、智能化控制，在流程式控制制、資源控制、物料控制等等，同時與製造工藝無縫相結合。最後一個環節是我們最期待的環節，也是價值釋放的部分，就是實現優化，基於全局數據基礎上我們可以實現預測，能夠對資源，對於市場，對於客戶的需求的預測性的指導下我們進行優化。
這四個階段就是剛才我們說互聯網在智能工廠的一個體現，說起來簡單，但是做起來確實是很困難的。縱觀中國的產業發展，工業和基礎設施還處在由硬體轉向軟硬體結合的過渡當中，據統計，2014年我國數字化研發設計工具普及率已達54%，關鍵工序數控化率達到30%。不過較發達國家，中國離互聯互通，軟硬體結合的工業體系距離還很遠。目前，我國高端感測器、智能儀器儀表、高檔數控系統、工業應用軟體等市場份額不到5%。
目前GE所提供的工業互聯網方案，最直接的價值就是幫助客戶實現零意外停機時間，目前GE每天監測和分析來自1000萬個感測器的5000萬項元數據，這些數據涉及資產價值達到萬億美元。基於Predix的APM幫助客戶將海量數據轉化為准確決策，及時、主動地確保資產安全、幫助設備更好地運行、消耗更少的燃料、更高效地部署服務，並最大限度地減少意外停機時間。更多APM解決方案和服務將有利於資產所有者和運營商降低維護成本和運營風險，同時提高可靠性。獲得「可完全預測的資產」對任何機構的都是終極目標。對於尚不成熟的機構來說，這似乎是一個無法實現的目標。但隨著資產運營者逐步接受這一觀念，它所帶來的諸多益處證明這一投資是值得的，APM將是實現資產預測性的根本基石。
在智慧工廠層面，其價值在於利用大數據、軟體、感測器、控制器和機器人提高生產力，從而實現資產和業務優化。智慧工廠的產品擁有四個要素：虛擬製造、感測器啟用自動化、工廠優化和供應鏈優化。GE目前在全球范圍內擁有400家工廠。為了改變這些工廠的管理方式並提高生產效率，我們在整個企業共有16個智慧工廠試點。2015年，我們計劃把試點數量增加到75個左右。
4、挑戰與關注
在整個工業互聯網的實施過程中，挑戰是毋庸置疑的，總結而言，我們在有四個需要非常關注的：
安全性。製造企業進行轉型不管走的是什麼路徑，目標是一致的，但是安全是非常重要的。傳統的信息化的安全不足以覆蓋到製造領域的安全，GE工業互聯網上倡導的安全，除了IT的安全還有OT的安全，就是工業技術的安全。
基礎設施：基礎設施從數據中心到網路，到大數據分析，到雲計算等等基礎設施的部署。
復合性人才。過去中國的20年，無論是信息化還是工業化過程中培養了很多人才，但是都過於單一化。工業化和信息化的深度融合之後，我們需要更多的是復合性人才，對工業材料了解，對信息業了解的，當然對我們管理也提出了很高的要求。因為技術是服務於業務的，剛才提到的最終是希望驅動企業，使它具備智能管理和持續創新的能力，從而提高它的核心競爭力。所以對於企業的經營者來講，也是一個挑戰，就是我們的管理技能如何和信息化技術，和先進材料技術多方面融合，給企業制定一個好的戰略。
業務模式的改變。技術的引入也會促使我們從上游產品設計到生產製造，到供應鏈，一直到市場服務形成一個全閉環的流程。每一個環節都會對我們傳統的運營模式和業務模式帶來沖擊，互聯網給消費領域帶來的改變每個人都感受到了，工業領域也是如此。比如說眾包在產品設計階段，現在已經被廣泛的使用了，我相信將來在供應鏈，在市場服務的時候如何更精準，更和消費者互動，這些都會對我們已有的模式帶來很大的改變，我們參與的很多項目當中都是著眼於這方面的改變。

⑹ 如何使用大數據技術為企業創造更大的價值

大家好，我是Lake，專注大數據技術、互聯網科技見解、程序員經驗分享

作為一名大數據工程師，我來說下我的想法。如何使用大數據技術為企業創造更大的價值？這里有兩個注重點，一個是大數據技術，一個是為企業創造價值。目前大數據在不同的應用場景，可以分為很多不同種類的技術，比如數據的離線計算有 Hadoop、Spark，存儲方面有HBASE、HDFS、MongoDB、JanusGraph,消息中間件有 Kafka、MetaQ，實時計算有Storm、Flink、Spark Streaming等等。這么多大數據技術，怎麼樣為企業創造出更大的價值呢，我認為有一下幾點：

保證線上業務穩定性

目前很多企業最底層都用到大數據相關技術，如何保證線上業務穩定成為大數據技術最重要的一件事情。線上業務不穩定會直接影響到消費者的使用，尤其是涉及到交易相關的業務更是重中之重。線上業務的穩定性不能受到大數據集群抖動而產生影響，打個比方，線上訂單交易鏈路在最底層使用到了HBase 資料庫，但HBase集群突然 Down掉之後，那麼線上用戶突然不能夠進行下單和支付了，這對於公司來說，直接就影響到公司的交易額和利潤，這種情況是公司絕對無法容忍的。

所以你能夠保證公司所使用大數據技術集群資源越穩定，那麼對於線上業務的穩定運行就越有保證，通過對大數據集群穩定性進行保障，進一步提升消費者的使用體感，這就是你的價值。

更好的降低大數據集群機器資源消耗

更好的降低公司大數據集群機器的資源消耗，提升公司集群資源的使用率，進一步壓榨機器的性能也為公司帶來了價值。公司每台機器，說實話，都需要從外進行采購，這消耗的就是公司的資金。如果你能在現有的機器上，滿足更多的業務，而不只是單純的購買機器水平擴展來滿足業務，這樣會進一步幫助公司節約資金。公司的最終目的也是為了盈利，你幫公司降低了機器的購買，這也是為公司節約了一筆很大的成本。

大數據技術創新

大數據技術發展到了一定程度，就需要自己通過技術創新，來滿足公司一些更為復雜的業務場景。通過技術創新，帶動業務發展。比如圖資料庫的出現，使得公司能夠使用圖資料庫來構建用戶的社交網路圖，通過構建的社交網路圖可以快速了解到用戶的關注、用戶的粉絲、和用戶興趣相同的用戶有哪些。哪些用戶是信息傳播關鍵點等等，通過大數據技術的創新，知道更多潛藏在大數據底層的商業信息價值，從而幫助公司上層更好的做戰略規劃。同時，也可以通過技術創新，變革整個公司的技術架構，使用新的技術來滿足未來公司戰略的發展，最直接的例子，就是阿里雲。

總結

總體來說，大數據如何為公司創造更大的價值，我認為可以從提升大數據集群的穩定性入手，更好的保證公司線上業務的穩定和運行。其次，可以更好的壓榨和節約公司的大數據集群相關的機器資源，從而減少公司機器方面的采購成本。最後，就是通過大數據技術創新，通過技術來驅動業務的發展，當然這也是最難的一點，如果你能做到通過某種大數據技術的創新使得公司戰略方面業務的成功，那麼你的價值對於公司來說，將是無法估量的。

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⑺ 大數據如何創造價值

大數據如何創造價值
數據正形成一股湍流，滲透進全球經濟的各個領域。但這到底意味著什麼呢？盡管很多人疑惑重重，將大數據看成是對他們隱私的一種入侵。但從好的一面來看，大數據不僅有益於私人企業，也有益於國民經濟及百姓。
比如，如果美國醫療可以創造性和有效地運用大數據來驅動效率和質量，每年來自行業數據的潛在價值，估計可以超過三千億美元；其中三分之二將體現為國民醫療開支減少8%左右。在私營行業，充分使用大數據的零售商有可能將營業利潤率提高超過60%。在歐洲發達經濟體中，若政府機關使用大數據，估計僅僅在改善運行效率上就可以節省超過一千億歐元（1490億美元），這還不包括以大數據為杠桿減少詐騙、失誤和稅收缺口。
如今日益先進的技術應用於各類軟體，配合持續增長的馬力，從數據中提取有價值信息的方式也會顯著完善。用大數據在全球經濟中各行業創造價值的途徑很多。私人公司、政府和公共部門，都有很大的機會利用大數據來提高效率和提升價值。
數據已經成為一個生產要素
麥肯錫全球研究院估計2010年全球企業儲存在磁碟上的新數據超過7艾位元組，而消費者在個人電腦和筆記本等設備上儲存的新數據超過6艾位元組。1艾位元組相當於美國國會圖書館儲存信息的4000多倍。
大數據現在觸及到全球經濟的每個行業。像實體資產和人力資本等生產中的其他要素，大數據是諸多現代經濟活動順利開展不可或缺的部分。估計截至2009年，幾乎美國經濟的所有行業里，每個擁有超過1000名員工的公司至少平均儲存200兆兆位元組的數據（即1999年美國零售商沃爾瑪倉庫數據的兩倍）。
近期內最有潛力通過使用大數據來創造價值的地方是那些最發達的國家。展望未來，發展中國家只要條件適當，將會有巨大潛能利用大數據。比如，亞洲已經成為個人定位數據產生的主要區域，因為那裡有大量的手機在使用。2010年，中國估計有8億多部手機在使用，超過其他國家。此外，發展中國家和地區的一些個人企業在數據使用上比平均水平要先進。而且部分組織可藉助其遠程存儲和處理數據的能力。
在基礎科技、平台、數據處理的分析能力和使用者的行為（越來越多的個體經歷著數字化的生活）的演變和創新驅動下，大數據的未來發展有無限可能。
大數據如何創造價值
這里列舉5個大數據廣泛適用，能創造質變性的價值並影響機構的設計、組織和管理的方面。
首先，大數據能提高透明度。僅僅讓相關的利益共享者盡可能簡單及時地使用大數據就可以創造極大的價值。例如在公共行業，讓原本孤立的部門間輕易地共享數據，就能明顯減少搜索和處理時間。在製造業中，整合研發、工程和生產單位數據以實現並行工程，就能顯著縮短上實時間並提高質量。
其次，讓發現需求、尋求變化和提高性能的實驗成為可能。當組織機構創建和儲存更多數字形式的業務數據時，他們可以收集更多准確和細節的性能參數（實時或近乎實時），從產品庫存到人員病假等任何事物。
再次能針對細分人口採取定製行動。大數據允許組織機構高度細分市場，專門定製產品和提供精準服務來滿足各種需求。這種方式在市場營銷和風險管理領域眾所周知，但在其他行業可能是革命性的——比如在形成一種同等對待所有群眾的道德觀的公共行業。然而即使是已經使用市場細分多年的消費品和服務公司，也開始部署復雜的大數據技術來瞄準促銷和廣告推廣。
還能用自動化演算法取代或支持人類決策。復雜而巧妙的分析可以大幅度改善決策、降低風險和發覺有價值的觀點。對組織來說，像這樣的分析應用，從稅務機構能夠使用自動化風險引擎標記需進一步檢查的候選人，跨越到零售商可以利用演算法優化類似於自動庫存微調和專櫃店與在線銷售實時價格響應的決策過程。在某些情況下，決策不一定是自動的，但通過使用大數據技術和科技，而非小樣本的個人處理和理解電子表格來分析海量、完整的數據會增強決策。決策也許會變得不同，但一些組織已經著手通過分析來自顧客、員工，甚至嵌入在產品內的感測器中的完整數據來決策。
最後，大數據有助於革新商業模式、產品和服務。大數據能夠讓公司創造新產品和服務，強化現存功能，並創建全新的商業模式。製造業正在運用來自實際產品使用的數據，來改善下一代產品的發展並建立創新型售後服務。從導航到基於人們駕駛汽車的位置和方式的財險定價，實時定位數據的出現已經創造了一個基於定位服務的全新篇章。
可以預見，大數據應用將成為個體公司競爭和增長的關鍵基準，也將促進新一波的生產力增長和提高消費者剩餘。

⑻ 製造企業如何借力工業大數據

製造企業如何借力工業大數據
工業大數據和原來的信息化有何區別？
簡單來說，1990年代以前，大部分企業都在做企業內部信息化，這被稱為第一次浪潮。1990年代以後，互聯網開始席捲全球，企業相繼進行互聯網化。而隨著信息化與工業化的深度融合，工業大數據悄然興起，這也將成為下一個提升製造業生產力的技術前沿。在清華大學工業大數據研究中心主任王建民看來，工業大數據即第三次工業變革，它以智能互聯的產品為核心載體，而不單純只是通過互聯網增值。
王建民認為，在製造業的利潤越來越低的情況下，工業大數據可以幫助中國企業提高產品在使用維護階段的利潤。最重要的是，利用數據進行跨界運營，能夠為企業帶來新的生存空間。
利用大數據搶占價值高地
為什麼工業大數據對當下的中國企業來說，有著如此深遠的意義？
事實上，在王建民看來，一個復雜裝備的生命周期分三個階段，即：開發製造階段（Beginning of Life，簡稱BOL）、使用維護階段（Middle of Life，簡稱MOL）、回收利用階段（即End of Life，簡稱EOL）。
原來，製造企業將重心放在開發製造階段，企業的核心目標就是將裝備設計製造出來。而產品售賣給消費者後，就和企業沒有關系或者變得無關緊要了。所以生命周期的第二、三階段，常常被企業忽略。但裝備的價值真正體現在用戶的使用體驗上，而不在於製造，盡管製造由質量決定。但消費者在使用階段的流暢程度，才能反映出產品的最終功效。
加工製造環節的確能夠產生很多利潤，但在當前環境下，生產製造的利潤越來越薄，使企業越來越難以為繼。而中國是一個製造大國，更是一個使用大國，製造業的興衰事關重大。王建民認為，只有利用大數據搶占價值高地，實現產品智能化，才能實現從「中國製造」到「中國創造」的轉變，從「生產型製造」到「服務型製造」轉變，這也是「中國製造2025」戰略的應有之義。
跨界運營是工業互聯網轉型的核心
和之前很多技術一樣，工業大數據並非橫空出世，而是一脈相承。但又有新的變化，這種新的變化，在王建民看來，其核心在於連接，將原來孤立的機器連接起來，將人和機器連接起來，將不同的企業、行業連接起來。
事實上，這種連接已經產生了巨大的價值，有很多企業已經開始實踐了。
例如：將人和產品聯系起來，可以實現產品創新。日本科研人員設計出一種新型汽車座椅，根據駕駛者的體重、壓力值等數據識別主人，以判斷駕駛者是否為主人，從而決定是否啟動。
又例如：將兩個不同領域連接起來，可以實現銷售模式的創新。歐洲人可以做到今天賣明天的風電，怎麼賣？他們根據一系列數據，對明天的風力精準地進行測算，從而實現當天交易。這是風電裝備在整個大氣環境下進行的跨界運營的絕佳案例。
還有一個例子，《哈佛商業評論》曾經發表過一篇文章叫《智慧的互聯產品》。美國人認為未來的工業產品應該分為五個階段，到第四個階段的時候，裝備、產品會進入到一個產品的系統階段，機器和機器之間可以對話和合作。比如在農業領域，播種器械、收獲器械會聯合起來到一個農場去作業。而終極階段是：農業機器的集群和天氣的數據，會和種子的數據、灌溉系統的數據聯合起來，通過全方位的連接來解決農業生產中的綠色節能問題。
王建民說，通過跨界運營來創新是工業互聯網轉型的核心。在使用階段做一個簡單的維修、更換配件，不管是預防性維修還是主動維修，都還處於工業互聯網的初級階段。只有通過數據進行跨界運營，才抓住了整個裝備製造業在服務階段轉型升級的核心。
工業大數據應避免的三個誤區
聽上去很美好的工業大數據，如何實踐呢？王建民梳理了三大誤區，以供企業參考：
一、維修＝運行
在工業領域，維修和運行基本不會分開。但是在工業大數據里，二者是分開的。維修指的是，當產品性能下降的時候，通過更換零件或者其他手段，恢復其產品性能。而運行是指如何使用機器，使它產生價值。
二、產業大數據等同於消費大數據
工業大數據最核心的問題在於分析結果的可靠性。在消費大數據上，如果產品的廣告推薦能達到20‰的可靠性，就是搜索引擎的最好水平。但這一數據在工業領域，顯然遠遠不夠。因為在工業領域，往往是失之毫釐，差之千里。工業的應用場景對數據准確率的要求達到99.9%，甚至更高，否則就會造成嚴重的經濟損失乃至安全事故的發生。所以，王建民建議，從人員結構上來講，工業大數據需要數據和產業的人才一起來做。
三、採集的數據越多越好
對於企業而言，機器採集的數據有時候是一個災難，不是企業採集的所有數據都是有用的。不產生價值的數據就是垃圾信息，對於企業而言就是負擔。企業在收集數據之前，首要任務是給數據畫像，弄明白自己到底需要什麼樣的數據。
王建民認為，無論如何，大數據仍然要圍繞裝備增值服務的業務邏輯，在達到這個目的的過程中，讓數據發揮作用，而非簡單地只看到數據，而忽略了根本的邏輯。

⑼ 製造業如何利用大數據

製造業如何利用大數據
如果你正在進行大數據項目，那麼有四個因素需要牢記。
1.數據不能脫離實際環境
首先需要說明的是，脫離實際環境的數據的作用將會大打折扣。在生產製造領域，所謂的實際環境可以用工作任務或者執行步驟來提供。每一段數據必須與正在執行的任務或者正在生產的產品本身相關聯，並且與任務的特性相聯系。這個環境可以用於任務與任務之間的對比，用來檢測顯著差異。使用生產製造大數據的第一步就是搜集環境或者事件信息CONTROL ENGINEERING China版權所有，然後這些信息與工廠的歷史數據相關聯。幸運的是，主要的工廠歷史數據備份工具供應商都提供了事件和環境插件，可以將MES流程或者執行系統的作業步驟與歷史數據相關聯。
2.分析優化
第二個需要考慮的因素是，雖然在線歷史數據是一個保存數據的很棒的工具控制工程網版權所有，但是對於分析數據卻有點束手無策。一種好方法是使用離線備份或者資料庫用於分析。大多數工廠的歷史資料庫對存取數據都進行了優化，當需要為大數據分析從正在運行的在線系統提取大量數據時，往往需要花費很多時間。更好的策略是將歷史數據周期性地備份到離線系統中，或者將數據固化到資料庫中，以便用於大數據的優化分析。
3.考慮樣本容量
第三個需要牢記的因素是你必須選擇正確的數據樣本。為了具有說服力，確保樣本容量足夠大，這樣才能夠足以發現內在關系和因果關系。較小的樣本容量有可能得到並不正確的內在關系，使你南轅北轍。還有很重要的一點就是不要將內在關系和因果關系混淆起來CONTROL ENGINEERING China版權所有，因為具有內在關系的事物不一定具有因果關系。數據分析可以發現內在關系，但是如果想要明確事物之間是否存在因果關系則還需要很多工作。大數據分析項目必須引入工程師或者科學家，確保使用工程分析手段能夠得到真實的因果關系，這樣一來數據才發揮了最大價值。
4.鼓勵人員參與
最後一個需要牢記的因素是在有些情況下靠人員來發現規律比靠系統自動完成更加靠譜。你可以指派人員對資料庫進行查詢並發現某些規律。有經驗的操作人員通常對生產系統和相互之間的關系有較深入的認知，他們能夠發現一些被隱藏或不明顯的內在關系。
為保存的數據增加環境信息，使用經過分析優化的數據、客觀陳述和足夠的樣本容量，並對內在關系和因果關系進行合理的總結控制工程網版權所有，以及利用人員進行數據挖掘，這些都是生產製造大數據項目的關鍵組成部分。確保你的項目考慮了這些方面，大數據分析才真正在你的生產車間中落到實處。

⑽ 大數據如何給企業創造實際價值

第一，通過大數據分析，各行各業都能更快地對變革進行跟蹤，響應全球經濟快速的變化。
第二，在全球金融經濟危機的狀態下，通過數據分析，能夠更好地理解整個經濟危機行為的演變。
第三，能夠更好地滿足大眾和企業服務的需求，而且可以預測市場的變化。
而從大數據利用的方式上，也可產生幾個方面的價值。
首先，大數據的價值密度較低，現在可利用和分析的數據只是冰山一角，數據里的價值遠沒有被發掘出來，所以要利用分析技術去發現它們的潛在價值。
其次，要實現大數據整合創新的價值，通過不同渠道的聚集整合，創造新的數據價值。