如何利用工业大数据创造价值

⑴ 如何用大数据分析创造商业价值

法则15--大数据价值不在大，而在于挖掘能力
维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候，要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。
什么是大数据思维？维克托·迈尔-舍恩伯格认为：1）需要全部数据样本而不是抽样；2）关注效率而不是精确度；3）关注相关性而不是因果关系。
我们认为，大数据并不在"大"，而在于"有用"。大数据思维首先就是要能够充分理解数据的价值，并且知道如何利用大数据为企业经营决策提供依据，即通过数据处理创造商业价值。
大数据思维核心是理解数据的价值，通过数据处理创造商业价值
《哈佛商业周刊》指出：数据科学家是21世纪最性感的职业。在获取海量数据后，就要考虑如何去利用数据。数据科学家就是采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察的工程师。大数据时代正是凸显了数据科学家的重要性以及将数据分析和业务结合的必要性。当具备硬件和基础设施时以产生海量的数据时，需要有人将大量散乱的数据变成结构化的可供分析的数据，进行整合、清理来形成结果数据集。
人才雷达就是一个典型例子。基于每个人在网络上留下的包含着其生活轨迹、社交言行等个人信息的网络数据，依靠对这些数据的分析，从个人的网上行为中剥离出他的兴趣图谱、性格画像、能力评估，基于数据挖掘的人才推荐平台人才雷达（Talent Radar）帮助企业更高效的实现人岗匹配，提供猎头服务。为了评估一个技术人员的专业技能，人才雷达利会利用其在专业论坛（如Github、CSDN、知乎、丁香园等）上的发帖数、内容被引用数、引用人的影响力等数据，通过这些信息建模，完成其专业影响力的判断。同时，微博的数据也被充分利用起来。其中折射出的社交关系也是判断一个人职业能力的因素之一。所以，判别用户在社交网络上其好友的专业影响力也是人才雷达推荐系统中的一个重点。同时，即使被推荐者的个人能力难以符合职业需求，但如果他有着能力不错的好友关系，则也可以作为合适的"推荐人"将任务传播到下一层级当中。不同用户在社交网络上的行为习惯也是不同的，例如发微博的时间规律，在专业论坛上的时间长短，这些行为模式可以用来判别其工作时间规律，看其是否符合对应的职位需求。通过各种数据源的融合和分析，人才雷达不仅能够在节省成本的前提下帮助企业提高人才招聘的效率。与传统的猎头业务相比，其采用群体智慧的方式能够更广泛和客观的筛选人才，并且由于其被动测量的方式也能在一定程度上避免直接面试时部分求职者的虚假表现。它现在的客户有淘宝、微软、网络等知名企业。
亚马逊于2013年12月获得"预期递送（anticipatory shipping）"新专利，使该公司甚至能在客户点击"购买"之前就开始递送商品。该技术可以减少交货时间和减少消费者光顾实体店的次数。在专利文件中，亚马逊表示订购和收货之间的时间延迟"可能会削弱顾客从电商购买物品的热情。"亚马逊指出，它会根据早前的订单和其他因素，预测某一特定区域的客户可能购买但还未订购的商品，并对这些产品进行包装和寄送。根据该专利，这些预递送的商品在客户下单之前，存放在快递公司的寄送中心或卡车上。在预测"预期递送"的商品时，亚马逊可能会考虑顾客过往的订单、产品搜索、愿望清单、购物车的内容、退货、甚至顾客的鼠标游标停留在某件商品的时长。这项专利表明，亚马逊希望能充分利用它所拥有的海量客户信息，借此形成竞争优势。
大数据最本质的应用就在于预测，即从海量数据中分析出一定的特征，进而预测未来可能会发生什么。当不同的数据流被整合到大型数据库中后，预测的广度和精度都会大规模的提高。

⑵ 工业大数据如何改变制造业

工业大数据如何改变制造业
工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物，是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。对于制造业而言，了解行业大数据产生的背景，归纳行业大数据的分类和特点，从数据流推动本身价值创造的视角看待、重造工业价值流程，将具有很强的现实意义。
工业大数据如何改变制造业1、精度更高高成功率的制造是制造商的核心竞争力，在大数据出现之前，最好的方法是投资更好的设备，或对员工进行更好的培训，但都无法太大的减少失败率带来的额外损失。然而，使用大数据，制造商可以使用计算机程序来优化流程，并更加巧妙地分析错误，从而防止这些错误产生。2、产量更高大多数制造商购买原材料并制造成品，他们销售价格高过制造成本。在该系统中，制造商可以获得更高的收益(每个成品使用的原材料越少)，企业的经营就更有利可图。新的大数据应用程序使制造商能够更好地了解其整体产量，并有机会改进其运营方法，生产产品获得更多的利润。3、更好的预测制造商可以根据各种情况预先判断需要生产多少产品，淡季的时候减少生产量，以及在仓库中的库存或出货量。大数据有助于制造商更好地掌握这种供需关系的变化，因此可以在最有价值的生产条件下进行生产。4、预测和判断踪供应商的产品优劣制造商也可以使用大数据跟踪供应商的优劣。例如，如果供应商提供劣质产品比例较高，通过大数据计算证明这些事情，就可以确定选择新的供应商是否更加具有成本效益。5、更高的可追溯性大数据还使制造商的流程更加透明和可追溯。制造商的原材料在生产过程中以及生产阶段有多少损失?给定批次产量多少，目前存储在哪里?运送需要多长时间，一旦需要运送，产品在哪里?大数据可帮制造商跟踪生产和交付的所有这些阶段，并提供对可能效率低的领域的洞察和分析。6、高级自定义工作大数据显示，通过在以往的努力中获取数据并创造更好地利用原材料的方法，有可能创建高级定制工作。它也可以帮助制造商采取逆向工程，为熟悉的问题提出新的解决方案。7、投资回报率和运营效率大数据使制造商能够更深入地了解其运营的真正效率，以及升级时产生的投资回报率(ROI)，例如新设备或新的广告策略。这对制造商意味着什么?更高的盈利能力传统制造业受到原材料成本和生产限制等因素的限制，而大数据的降临，让每个生产环节得更多的收益，极大的较少了成本，企业主能够利用这些机会，赚取更多的收入。更大的竞争压力随着制造商采用大数据战略，竞争对手感受到采取类似甚至更好的方法的压力。越来越多的竞争迫使越来越多的传统制造商升级内部系统，因此未来的技术发展将会越来越活跃。对新角色的需求精益的数据应用程序对外部人员或不熟悉数据分析的人员来说具有极大的挑战性。新技术令人印象深刻，但他们要求有足够知识和经验的人来实施和管理它们。因此，制造商需要专业的人或者公司来协助完成这些变化。目前来看，越来越多的传统制造业也随着大数据的普及在不断的进行产业升级，在竞争激烈的新时代，大数据给制造业带来的改变是否会引领新的工业革命呢?这些相信各位看官都已经有了自己的答案

⑶ 《工业大数据工业4.0时代的工业转型与价值创造》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《工业大数据工业4.0时代的工业转型与价值创造》网络网盘pdf最新全集下载:
链接：https://pan..com/s/1CHYfMkMPGbQdHpcr6uKuVw

?pwd=hbak 提取码：hbak
简介：工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》，各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析，及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。本书基于工业4.0的时代背景，通过深入剖析未来工业的商业模式和智能服务体系的创新技术变革，论述如何通过工业大数据的分析和应用去预测需求、预测制造，整合产业链和价值链，发现用户的价值缺口，发现和管理不可见的问题，实现为用户提供定制化的产品和服务。

⑷ 工业大数据应用在哪些方面

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文将对工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
1.加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。
2.产品故障诊断与预测
这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。
3.生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。
4.工业供应链分析和优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
5.产品销售预测与需求管理

通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。
6.生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。
大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。
帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么?而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
7.产品质量管理与分析

传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。
8.工业污染与环保检测
工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。

工业大数据的应用将推动工业企业基于对内外部环境相关数据的采集、存储和分析，实现企业与内外部关联环境的感知和互联，并利用工业大数据分析技术开展挖掘分析，支撑工业企业基于数据进行决策管控，提升企业决策管控的针对性、有效性。

⑸ 工业互联网怎么让大数据产生价值

工业互联网怎么让大数据产生价值
在经历了长达30年的经济快速发展之后，现在，中国需要一个全新的增长模式。快速的城镇化和工业化让数亿人摆脱了贫困，中国人的人均寿命提升了十年，中国一举成为世界上最大的制造产品出口国和世界第二大经济体。这样的成就令世人瞩目，不过对中国来说，这并不是件难事。中国迄今为止所取得的经济增长都是来源于大量廉价劳动力推动的以出口为导向的制造业快速发展。
然而，强劲的消费需要更快速的工资增长来拉动——因而需要更快速地提高生产力。因此，中国需要加速从低成本生产向高附加值、高科技制造转型。这是一个非常严峻的挑战。大部分新兴市场国家在转型中失败，陷入“中等收入陷阱”无法自拔：在这种境况中，人均收入没有能够向发达国家的高水平靠拢，而是停滞不前。
1、数字化创新提升竞争力
中国可以通过拥抱“工业互联网”，拥抱这一轮正在改变全球经济的数字创新来应对这个挑战。工业互联网是数字技术和物理技术、大数据与大机器的融合。通过部署电子传感器和云分析，工业互联网将传统工业机器转变为互联资产，开创功能与效率的全新局面。
由数据分析得出的洞察可以实现预测性维护：提前处理潜在故障，避免意外停机。传感器和数据分析构建了一个数字化的网络——工厂车间的所有元素连接在一起，并与供应链和分销渠道相连，提高制造过程的速度和灵活性——GE称之为智慧工厂(BrilliantFactory)。现在3D打印等数字技术使一些新的制造流程成为可能，在提高生产速度的同时，降低了生产成本。
这些数字化的创新能够大幅提升各行各业的效率和生产力，从而提升竞争力，使中国的某些行业在全球范围内确立领导地位。
工业互联网创新还能提升不同层面工人的能力。具有虚拟现实/增强现实能力的便携式和可穿戴设备可以使工人即时访问信息、提供即时培训、更有效地合作以及学习和借鉴其他同事积累的实践经验。
人们常常担心新技术的出现因为提高了自动化水平而减少工作岗位。工业互联网创新的发展方向不同于以往，工业互联网使人与机器之间形成更强大的新型伙伴关系，并提升各个层面工人的能力和生产力。而近年来，中国在提升工人平均技能水平方面也取得了巨大的进展：1982年，年龄在25-29之间的中国人中只有不足1%的人口接受过高中及更高水平的教育;到2010年，这一比例已经超过20%，其中大部分集中在科学和工程学。教育水平的提高使中国的劳动力从这些创新中获得巨大的收益;这也将为中国科学家和工程师的持续创新创造环境，为新型数字化工业技术的增长和传播作出贡献。
在这样的背景下，数字化和智能工业作为一个重大趋势，已不可逆转。很多工业公司已经将数字化视为生存和发展的必要前提。尽管互联网已经改变了消费领域，但这一价值在工业领域还有待释放，在1990到2010年期间，工业生产力的年均增速为4%，但是，在过去的五年里却下降到了1%。如何将数字化转化为价值，这是所有工业公司所需要解答的问题。
中国经济正在经历前所未有的结构化转型，可以预见，服务业态将在整个GDP当中起到非常重要拉动作用。制造业在过往的中国GDP中占很大比例，但在随着结构化转型，未来的制造业将成为制造和服务并举的行业，其中服务所创造的价值贡献甚至会超过制造，从而打造出是高质量、高利润、可持续增长的全新服务业态。
BCG的数据表明，中国经济当今的转型之当中，服务的价值在医疗、航空、能源以及有一些机械制造等行业领域都有体现，在未来，他们都将走上以服务成长拉动增长的路径。所以制造业的转型对于整个GDP的贡献也由此成为重要的话题。
GE本身也是一个制造型企业，但这个百年老店也需要思考如何在新的国际竞争当中寻找突破创新之路。GE的工业互联网在2012年来到中国，而这个战略最早在五年前被提出，因为制造业本身面在寻求新的增长点方面走进了一个困境。在GE超过1000多亿的营收和160亿美元的纯利润当中，75%来自制造。但由于客户市场和全球环境的变化，GE需要找重新思考如何服务于全球各行业的客户。所以GE就提出了工业互联网的概念，从根本上讲，就是要把人与机器，机器与机器之间通过数据无缝连接，通过海量数据找到运营当中的瓶颈，降低成本，提升效率，从而进行整个核心竞争力的转型。
工业互联网同中国工业的智能化在中国的结合恰逢其时，这主要源于三个条件：经过20年的信息化建设，中国积累了很好的基础设施;同时中国目前的制造业的转型上升为国家战略之一，迫切需要一些好的信息化手段、管理理念、创新来推动实现这一目标;最后，人才储备也已经达到一定水平。
2、资产优化与运营优化
在制造业领域，工业互联网在实现工业智能化主要着力于资产优化和运营优化。资产优化是基于一个事实，亦即制造企业的重资产特性。目前重资产企业最重要的关切就是产能过剩的挑战，如何优化资产效率，提升资产的利用率，同时为客户带来一些关键的增值服务，通常也被衍生为装备服务业。其次，是运营优化，中国企业所在的是相比德国提出工业4.0，我们还处在2.0甚至更粗放的阶段。管理粗放，机能低下，信息化基础薄弱等等，都是现在制约制造业发展的重要问题。所以如何使运营优化让我们在岗的工人、管理人员，能够和管理规章制度结合提升我们的效率，这是工业互联网的着眼点，也是中国工业企业转型迫切需要解决的，资产的优化、运营的优化。
目前中国有很多离散型的工厂，例如家电，电子类产品制造商，资产优化、对这些企业而言运营优化有重要的意义。而整个智能化有三个不同的层次：第一，经由传感器驱动的自动化。第二，实现全工厂级别的自动化。第三，包括供应链，供应链上下游的优化。
这一战略也与中国的人口转型相吻合。目前，中国的人口增速降低，老龄化加速。最近出台二胎政策暂时还不会影响到中国的人口发展趋势。与此同时，较低的人口增长速度也意味着劳动力不再像过去几十年那样快速增长。现在，中国的工业面临更加有限的人力资源。因此，为支持快速的经济增长，必须更快速地提高生产力以弥补较慢的劳动力增长。
3、制造服务业与中国工业的转型
回归制造业在全球范围内已经成为很多国家的战略重点，不管是欧洲、美国还是中国。中国制造2025战略通过“互联网+”和工业结合，推进两化深度融合。这也是业界、政府、企业共同面临的一个挑战，也是要深刻研讨的一个话题。
从实施角度，要实现这三方面的优化要经过四个阶段，第一阶段，在没有数据的情况下我们往往有盲人摸象的感受，就像你坐在军中但缺乏前线汇报，这种作战毫无智慧策略可言。所以数据化是非常重要的前提，大部分企业的决策和管理是基于经验，哪怕有一些数据，也是局部不及时的，甚至是错误数据，这都会直接影响到最终结果，所以全局数据的采集是非常关键的。有了数据之后我们下一步希望可视化，所以在GE的智能工厂当中我们推出了数字链和数字双胞胎的概念，通过信息可视化手段通观工厂制造全流程，让我们对生产力、生产资源、生产效率有了解。随之而来的是控制，比对管理目标实施自动化、智能化控制，在流程控制、资源控制、物料控制等等，同时与制造工艺无缝相结合。最后一个环节是我们最期待的环节，也是价值释放的部分，就是实现优化，基于全局数据基础上我们可以实现预测，能够对资源，对于市场，对于客户的需求的预测性的指导下我们进行优化。
这四个阶段就是刚才我们说互联网在智能工厂的一个体现，说起来简单，但是做起来确实是很困难的。纵观中国的产业发展，工业和基础设施还处在由硬件转向软硬件结合的过渡当中，据统计，2014年我国数字化研发设计工具普及率已达54%，关键工序数控化率达到30%。不过较发达国家，中国离互联互通，软硬件结合的工业体系距离还很远。目前，我国高端传感器、智能仪器仪表、高档数控系统、工业应用软件等市场份额不到5%。
目前GE所提供的工业互联网方案，最直接的价值就是帮助客户实现零意外停机时间，目前GE每天监测和分析来自1000万个传感器的5000万项元数据，这些数据涉及资产价值达到万亿美元。基于Predix的APM帮助客户将海量数据转化为准确决策，及时、主动地确保资产安全、帮助设备更好地运行、消耗更少的燃料、更高效地部署服务，并最大限度地减少意外停机时间。更多APM解决方案和服务将有利于资产所有者和运营商降低维护成本和运营风险，同时提高可靠性。获得“可完全预测的资产”对任何机构的都是终极目标。对于尚不成熟的机构来说，这似乎是一个无法实现的目标。但随着资产运营者逐步接受这一观念，它所带来的诸多益处证明这一投资是值得的，APM将是实现资产预测性的根本基石。
在智慧工厂层面，其价值在于利用大数据、软件、传感器、控制器和机器人提高生产力，从而实现资产和业务优化。智慧工厂的产品拥有四个要素：虚拟制造、传感器启用自动化、工厂优化和供应链优化。GE目前在全球范围内拥有400家工厂。为了改变这些工厂的管理方式并提高生产效率，我们在整个企业共有16个智慧工厂试点。2015年，我们计划把试点数量增加到75个左右。
4、挑战与关注
在整个工业互联网的实施过程中，挑战是毋庸置疑的，总结而言，我们在有四个需要非常关注的：
安全性。制造企业进行转型不管走的是什么路径，目标是一致的，但是安全是非常重要的。传统的信息化的安全不足以覆盖到制造领域的安全，GE工业互联网上倡导的安全，除了IT的安全还有OT的安全，就是工业技术的安全。
基础设施：基础设施从数据中心到网络，到大数据分析，到云计算等等基础设施的部署。
复合性人才。过去中国的20年，无论是信息化还是工业化过程中培养了很多人才，但是都过于单一化。工业化和信息化的深度融合之后，我们需要更多的是复合性人才，对工业材料了解，对信息业了解的，当然对我们管理也提出了很高的要求。因为技术是服务于业务的，刚才提到的最终是希望驱动企业，使它具备智能管理和持续创新的能力，从而提高它的核心竞争力。所以对于企业的经营者来讲，也是一个挑战，就是我们的管理技能如何和信息化技术，和先进材料技术多方面融合，给企业制定一个好的战略。
业务模式的改变。技术的引入也会促使我们从上游产品设计到生产制造，到供应链，一直到市场服务形成一个全闭环的流程。每一个环节都会对我们传统的运营模式和业务模式带来冲击，互联网给消费领域带来的改变每个人都感受到了，工业领域也是如此。比如说众包在产品设计阶段，现在已经被广泛的使用了，我相信将来在供应链，在市场服务的时候如何更精准，更和消费者互动，这些都会对我们已有的模式带来很大的改变，我们参与的很多项目当中都是着眼于这方面的改变。

⑹ 如何使用大数据技术为企业创造更大的价值

大家好，我是Lake，专注大数据技术、互联网科技见解、程序员经验分享

作为一名大数据工程师，我来说下我的想法。如何使用大数据技术为企业创造更大的价值？这里有两个注重点，一个是大数据技术，一个是为企业创造价值。目前大数据在不同的应用场景，可以分为很多不同种类的技术，比如数据的离线计算有 Hadoop、Spark，存储方面有HBASE、HDFS、MongoDB、JanusGraph,消息中间件有 Kafka、MetaQ，实时计算有Storm、Flink、Spark Streaming等等。这么多大数据技术，怎么样为企业创造出更大的价值呢，我认为有一下几点：

保证线上业务稳定性

目前很多企业最底层都用到大数据相关技术，如何保证线上业务稳定成为大数据技术最重要的一件事情。线上业务不稳定会直接影响到消费者的使用，尤其是涉及到交易相关的业务更是重中之重。线上业务的稳定性不能受到大数据集群抖动而产生影响，打个比方，线上订单交易链路在最底层使用到了HBase 数据库，但HBase集群突然 Down掉之后，那么线上用户突然不能够进行下单和支付了，这对于公司来说，直接就影响到公司的交易额和利润，这种情况是公司绝对无法容忍的。

所以你能够保证公司所使用大数据技术集群资源越稳定，那么对于线上业务的稳定运行就越有保证，通过对大数据集群稳定性进行保障，进一步提升消费者的使用体感，这就是你的价值。

更好的降低大数据集群机器资源消耗

更好的降低公司大数据集群机器的资源消耗，提升公司集群资源的使用率，进一步压榨机器的性能也为公司带来了价值。公司每台机器，说实话，都需要从外进行采购，这消耗的就是公司的资金。如果你能在现有的机器上，满足更多的业务，而不只是单纯的购买机器水平扩展来满足业务，这样会进一步帮助公司节约资金。公司的最终目的也是为了盈利，你帮公司降低了机器的购买，这也是为公司节约了一笔很大的成本。

大数据技术创新

大数据技术发展到了一定程度，就需要自己通过技术创新，来满足公司一些更为复杂的业务场景。通过技术创新，带动业务发展。比如图数据库的出现，使得公司能够使用图数据库来构建用户的社交网络图，通过构建的社交网络图可以快速了解到用户的关注、用户的粉丝、和用户兴趣相同的用户有哪些。哪些用户是信息传播关键点等等，通过大数据技术的创新，知道更多潜藏在大数据底层的商业信息价值，从而帮助公司上层更好的做战略规划。同时，也可以通过技术创新，变革整个公司的技术架构，使用新的技术来满足未来公司战略的发展，最直接的例子，就是阿里云。

总结

总体来说，大数据如何为公司创造更大的价值，我认为可以从提升大数据集群的稳定性入手，更好的保证公司线上业务的稳定和运行。其次，可以更好的压榨和节约公司的大数据集群相关的机器资源，从而减少公司机器方面的采购成本。最后，就是通过大数据技术创新，通过技术来驱动业务的发展，当然这也是最难的一点，如果你能做到通过某种大数据技术的创新使得公司战略方面业务的成功，那么你的价值对于公司来说，将是无法估量的。

如果你觉得我的问答有帮助的话，欢迎你点赞转发或者关注我，更多干货内容，欢迎关注LakeShen说，你的小小的鼓励，就是我持续分享的动力。

⑺ 大数据如何创造价值

大数据如何创造价值
数据正形成一股湍流，渗透进全球经济的各个领域。但这到底意味着什么呢？尽管很多人疑惑重重，将大数据看成是对他们隐私的一种入侵。但从好的一面来看，大数据不仅有益于私人企业，也有益于国民经济及百姓。
比如，如果美国医疗可以创造性和有效地运用大数据来驱动效率和质量，每年来自行业数据的潜在价值，估计可以超过三千亿美元；其中三分之二将体现为国民医疗开支减少8%左右。在私营行业，充分使用大数据的零售商有可能将营业利润率提高超过60%。在欧洲发达经济体中，若政府机关使用大数据，估计仅仅在改善运行效率上就可以节省超过一千亿欧元（1490亿美元），这还不包括以大数据为杠杆减少诈骗、失误和税收缺口。
如今日益先进的技术应用于各类软件，配合持续增长的马力，从数据中提取有价值信息的方式也会显着完善。用大数据在全球经济中各行业创造价值的途径很多。私人公司、政府和公共部门，都有很大的机会利用大数据来提高效率和提升价值。
数据已经成为一个生产要素
麦肯锡全球研究院估计2010年全球企业储存在磁盘上的新数据超过7艾字节，而消费者在个人电脑和笔记本等设备上储存的新数据超过6艾字节。1艾字节相当于美国国会图书馆储存信息的4000多倍。
大数据现在触及到全球经济的每个行业。像实体资产和人力资本等生产中的其他要素，大数据是诸多现代经济活动顺利开展不可或缺的部分。估计截至2009年，几乎美国经济的所有行业里，每个拥有超过1000名员工的公司至少平均储存200兆兆字节的数据（即1999年美国零售商沃尔玛仓库数据的两倍）。
近期内最有潜力通过使用大数据来创造价值的地方是那些最发达的国家。展望未来，发展中国家只要条件适当，将会有巨大潜能利用大数据。比如，亚洲已经成为个人定位数据产生的主要区域，因为那里有大量的手机在使用。2010年，中国估计有8亿多部手机在使用，超过其他国家。此外，发展中国家和地区的一些个人企业在数据使用上比平均水平要先进。而且部分组织可借助其远程存储和处理数据的能力。
在基础科技、平台、数据处理的分析能力和使用者的行为（越来越多的个体经历着数字化的生活）的演变和创新驱动下，大数据的未来发展有无限可能。
大数据如何创造价值
这里列举5个大数据广泛适用，能创造质变性的价值并影响机构的设计、组织和管理的方面。
首先，大数据能提高透明度。仅仅让相关的利益共享者尽可能简单及时地使用大数据就可以创造极大的价值。例如在公共行业，让原本孤立的部门间轻易地共享数据，就能明显减少搜索和处理时间。在制造业中，整合研发、工程和生产单位数据以实现并行工程，就能显着缩短上实时间并提高质量。
其次，让发现需求、寻求变化和提高性能的实验成为可能。当组织机构创建和储存更多数字形式的业务数据时，他们可以收集更多准确和细节的性能参数（实时或近乎实时），从产品库存到人员病假等任何事物。
再次能针对细分人口采取定制行动。大数据允许组织机构高度细分市场，专门定制产品和提供精准服务来满足各种需求。这种方式在市场营销和风险管理领域众所周知，但在其他行业可能是革命性的——比如在形成一种同等对待所有群众的道德观的公共行业。然而即使是已经使用市场细分多年的消费品和服务公司，也开始部署复杂的大数据技术来瞄准促销和广告推广。
还能用自动化算法取代或支持人类决策。复杂而巧妙的分析可以大幅度改善决策、降低风险和发觉有价值的观点。对组织来说，像这样的分析应用，从税务机构能够使用自动化风险引擎标记需进一步检查的候选人，跨越到零售商可以利用算法优化类似于自动库存微调和专柜店与在线销售实时价格响应的决策过程。在某些情况下，决策不一定是自动的，但通过使用大数据技术和科技，而非小样本的个人处理和理解电子表格来分析海量、完整的数据会增强决策。决策也许会变得不同，但一些组织已经着手通过分析来自顾客、员工，甚至嵌入在产品内的传感器中的完整数据来决策。
最后，大数据有助于革新商业模式、产品和服务。大数据能够让公司创造新产品和服务，强化现存功能，并创建全新的商业模式。制造业正在运用来自实际产品使用的数据，来改善下一代产品的发展并建立创新型售后服务。从导航到基于人们驾驶汽车的位置和方式的财险定价，实时定位数据的出现已经创造了一个基于定位服务的全新篇章。
可以预见，大数据应用将成为个体公司竞争和增长的关键基准，也将促进新一波的生产力增长和提高消费者剩余。

⑻ 制造企业如何借力工业大数据

制造企业如何借力工业大数据
工业大数据和原来的信息化有何区别？
简单来说，1990年代以前，大部分企业都在做企业内部信息化，这被称为第一次浪潮。1990年代以后，互联网开始席卷全球，企业相继进行互联网化。而随着信息化与工业化的深度融合，工业大数据悄然兴起，这也将成为下一个提升制造业生产力的技术前沿。在清华大学工业大数据研究中心主任王建民看来，工业大数据即第三次工业变革，它以智能互联的产品为核心载体，而不单纯只是通过互联网增值。
王建民认为，在制造业的利润越来越低的情况下，工业大数据可以帮助中国企业提高产品在使用维护阶段的利润。最重要的是，利用数据进行跨界运营，能够为企业带来新的生存空间。
利用大数据抢占价值高地
为什么工业大数据对当下的中国企业来说，有着如此深远的意义？
事实上，在王建民看来，一个复杂装备的生命周期分三个阶段，即：开发制造阶段（Beginning of Life，简称BOL）、使用维护阶段（Middle of Life，简称MOL）、回收利用阶段（即End of Life，简称EOL）。
原来，制造企业将重心放在开发制造阶段，企业的核心目标就是将装备设计制造出来。而产品售卖给消费者后，就和企业没有关系或者变得无关紧要了。所以生命周期的第二、三阶段，常常被企业忽略。但装备的价值真正体现在用户的使用体验上，而不在于制造，尽管制造由质量决定。但消费者在使用阶段的流畅程度，才能反映出产品的最终功效。
加工制造环节的确能够产生很多利润，但在当前环境下，生产制造的利润越来越薄，使企业越来越难以为继。而中国是一个制造大国，更是一个使用大国，制造业的兴衰事关重大。王建民认为，只有利用大数据抢占价值高地，实现产品智能化，才能实现从“中国制造”到“中国创造”的转变，从“生产型制造”到“服务型制造”转变，这也是“中国制造2025”战略的应有之义。
跨界运营是工业互联网转型的核心
和之前很多技术一样，工业大数据并非横空出世，而是一脉相承。但又有新的变化，这种新的变化，在王建民看来，其核心在于连接，将原来孤立的机器连接起来，将人和机器连接起来，将不同的企业、行业连接起来。
事实上，这种连接已经产生了巨大的价值，有很多企业已经开始实践了。
例如：将人和产品联系起来，可以实现产品创新。日本科研人员设计出一种新型汽车座椅，根据驾驶者的体重、压力值等数据识别主人，以判断驾驶者是否为主人，从而决定是否启动。
又例如：将两个不同领域连接起来，可以实现销售模式的创新。欧洲人可以做到今天卖明天的风电，怎么卖？他们根据一系列数据，对明天的风力精准地进行测算，从而实现当天交易。这是风电装备在整个大气环境下进行的跨界运营的绝佳案例。
还有一个例子，《哈佛商业评论》曾经发表过一篇文章叫《智慧的互联产品》。美国人认为未来的工业产品应该分为五个阶段，到第四个阶段的时候，装备、产品会进入到一个产品的系统阶段，机器和机器之间可以对话和合作。比如在农业领域，播种器械、收获器械会联合起来到一个农场去作业。而终极阶段是：农业机器的集群和天气的数据，会和种子的数据、灌溉系统的数据联合起来，通过全方位的连接来解决农业生产中的绿色节能问题。
王建民说，通过跨界运营来创新是工业互联网转型的核心。在使用阶段做一个简单的维修、更换配件，不管是预防性维修还是主动维修，都还处于工业互联网的初级阶段。只有通过数据进行跨界运营，才抓住了整个装备制造业在服务阶段转型升级的核心。
工业大数据应避免的三个误区
听上去很美好的工业大数据，如何实践呢？王建民梳理了三大误区，以供企业参考：
一、维修＝运行
在工业领域，维修和运行基本不会分开。但是在工业大数据里，二者是分开的。维修指的是，当产品性能下降的时候，通过更换零件或者其他手段，恢复其产品性能。而运行是指如何使用机器，使它产生价值。
二、产业大数据等同于消费大数据
工业大数据最核心的问题在于分析结果的可靠性。在消费大数据上，如果产品的广告推荐能达到20‰的可靠性，就是搜索引擎的最好水平。但这一数据在工业领域，显然远远不够。因为在工业领域，往往是失之毫厘，差之千里。工业的应用场景对数据准确率的要求达到99.9%，甚至更高，否则就会造成严重的经济损失乃至安全事故的发生。所以，王建民建议，从人员结构上来讲，工业大数据需要数据和产业的人才一起来做。
三、采集的数据越多越好
对于企业而言，机器采集的数据有时候是一个灾难，不是企业采集的所有数据都是有用的。不产生价值的数据就是垃圾信息，对于企业而言就是负担。企业在收集数据之前，首要任务是给数据画像，弄明白自己到底需要什么样的数据。
王建民认为，无论如何，大数据仍然要围绕装备增值服务的业务逻辑，在达到这个目的的过程中，让数据发挥作用，而非简单地只看到数据，而忽略了根本的逻辑。

⑼ 制造业如何利用大数据

制造业如何利用大数据
如果你正在进行大数据项目，那么有四个因素需要牢记。
1.数据不能脱离实际环境
首先需要说明的是，脱离实际环境的数据的作用将会大打折扣。在生产制造领域，所谓的实际环境可以用工作任务或者执行步骤来提供。每一段数据必须与正在执行的任务或者正在生产的产品本身相关联，并且与任务的特性相联系。这个环境可以用于任务与任务之间的对比，用来检测显着差异。使用生产制造大数据的第一步就是搜集环境或者事件信息CONTROL ENGINEERING China版权所有，然后这些信息与工厂的历史数据相关联。幸运的是，主要的工厂历史数据备份工具供应商都提供了事件和环境插件，可以将MES流程或者执行系统的作业步骤与历史数据相关联。
2.分析优化
第二个需要考虑的因素是，虽然在线历史数据是一个保存数据的很棒的工具控制工程网版权所有，但是对于分析数据却有点束手无策。一种好方法是使用离线备份或者数据库用于分析。大多数工厂的历史数据库对存取数据都进行了优化，当需要为大数据分析从正在运行的在线系统提取大量数据时，往往需要花费很多时间。更好的策略是将历史数据周期性地备份到离线系统中，或者将数据固化到数据库中，以便用于大数据的优化分析。
3.考虑样本容量
第三个需要牢记的因素是你必须选择正确的数据样本。为了具有说服力，确保样本容量足够大，这样才能够足以发现内在关系和因果关系。较小的样本容量有可能得到并不正确的内在关系，使你南辕北辙。还有很重要的一点就是不要将内在关系和因果关系混淆起来CONTROL ENGINEERING China版权所有，因为具有内在关系的事物不一定具有因果关系。数据分析可以发现内在关系，但是如果想要明确事物之间是否存在因果关系则还需要很多工作。大数据分析项目必须引入工程师或者科学家，确保使用工程分析手段能够得到真实的因果关系，这样一来数据才发挥了最大价值。
4.鼓励人员参与
最后一个需要牢记的因素是在有些情况下靠人员来发现规律比靠系统自动完成更加靠谱。你可以指派人员对数据库进行查询并发现某些规律。有经验的操作人员通常对生产系统和相互之间的关系有较深入的认知，他们能够发现一些被隐藏或不明显的内在关系。
为保存的数据增加环境信息，使用经过分析优化的数据、客观陈述和足够的样本容量，并对内在关系和因果关系进行合理的总结控制工程网版权所有，以及利用人员进行数据挖掘，这些都是生产制造大数据项目的关键组成部分。确保你的项目考虑了这些方面，大数据分析才真正在你的生产车间中落到实处。

⑽ 大数据如何给企业创造实际价值

第一，通过大数据分析，各行各业都能更快地对变革进行跟踪，响应全球经济快速的变化。
第二，在全球金融经济危机的状态下，通过数据分析，能够更好地理解整个经济危机行为的演变。
第三，能够更好地满足大众和企业服务的需求，而且可以预测市场的变化。
而从大数据利用的方式上，也可产生几个方面的价值。
首先，大数据的价值密度较低，现在可利用和分析的数据只是冰山一角，数据里的价值远没有被发掘出来，所以要利用分析技术去发现它们的潜在价值。
其次，要实现大数据整合创新的价值，通过不同渠道的聚集整合，创造新的数据价值。