大数据是怎么回事儿？

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大数据细分应用领域需求与市场分析

制造业需求市场

一、行业信息化建设现状

当前。我国工业正处于转型升级的攻坚时期。国家工信部印发《信息化和工业化深度融合专项行动计划(2013-2018年)》。积极推动信息化和工业化深度融合。国家工信部先后认定16个两化融合试点城市。 各地都取得了显著的成果。上海作为首批8个国家级两化融合试验区之一,连续5年保持全国领先水平。

图表：2016年中国制造行业信息化投资规模统计

数据来源：中研普华

2013年。中国制造业信息化投资达620亿元。略有增长。同比增长率为0.8%。2015年。中国制造业信息化投资规模达到655亿元。同比增长3.4%。但是中国制造业中不同行业、不同规模的企业。信息化建设状况差距很大。石化、钢铁、汽车等行业集中度高企业的信息化建设较好。一些企业已基本具备了与国际同行接近的信息化水平;而纺织、轻工等行业。信息化建设水平较低。

随着信息技术的发展以及信息化普及水平的提高。数字技术、网络技术和智能技术日益渗透融入到产品研发、设计、制造的全过程。推动产品生产过程的重大变革。

世界工业化发展正在面临着新的变革。发达国家中德国战略性地提出“工业 4.0”。美国着力打造“工业互联网”。新的动态变化都将影响全球制造业版图。我国制造业亟待转型升级。

二、行业数据量及其特点

制造业的存储数据一般被分为以下几种类型：其一。产品设计数据。这类数据的典型特点是以文件为主。非结构化。共享要求比较高。保存时间也比较长;其二。企业生产环节的业务数据。其特点是以数据库等结构化数据为主。这些数据的重要性不言而喻。它们不仅表现企业目前运行的状况。而且为企业进一步发展决策提供有价值的分析;其三。生产监控数据。其特点是数据量非常大。对存储空间以及I/O吞吐要求高。制造企业中。企业对数据的记录多停留于两种形态：1、传统的纸笔记录;2、Excel电子表格记录。这些操作起来看似简单的数据管理方式。在浪费人力物力的同时。还为企业生产及质量监控埋下了巨大的隐患。而真正挖掘数据背后的价值。更是无从谈起。

三、行业大数据应用需求分析

在制造业的应用中。产、供、销一体化为基本核心外。还有延伸的客户关系管理、供应商信息管理等外延系统。各种海量数据库同时交叉运行。并行服务。用户访问量大。频度高。系统负荷重。而且需要保证数据处理的高实时性。这样信息化才能有效地服务于生产和运营。日常操作及追加资源频繁。是一种复合型的高度动态化应用：数据实时变化频度高。牵扯面广。系统需要形成一个有机的整体随时更新各个状态。

制造型企业的良性运营对信息化的依赖性越来越大。对系统的可靠性、稳定性、安全性和反应速度均提出了很高标准和严格要求：随着企业规模的扩展。信息化应用的规范和普及。对企业网电子数据的使用反映出实时、动态、突发、连续、超高负荷等特点。与生产、销售、供应紧密联结。不容许服务中断甚至反应迟缓。因此硬件设备的性能应体现出较强的先进性、一定的超前性、充分的可靠性及迅捷的反应速度。

四、行业大数据应用场景分析

第一个是在设计环节上。纵观国外能做成百年企业的。都是设计能力超强的公司。设计能力强的企业有个特点。他们会经常到网上去搜用户的反馈。甚至建立一个网上社区。由粉丝参与到设计环节当中。这个时候可以借助大数据的分析能力。将这些反馈快速融入到产品设计当中。推出来的产品才会有消费者买单。而在高端制造业上。需要有设计参数的积累。同样的材料做出来的产品。有的能耐用10年。有的用几年就坏了。这是为什么呢?主要就是原料配比、加工、工艺等的差别。这要依靠很多年的数据积累形成的。鼓励国内制造企业在设计过程中。用大数据的理念。从头到尾捕捉下来。所有的设计人员用数据的眼光去做设计。而不是说产品做不好是其它部门的事。管理水平决定了数据的意识和应用的水平。

第二个环节是生产车间。国内的高端制造业其实信息化程度很高。生产线上的机床基本都是自动化的。从原材料进入车间到成品产生。人甚至都不用干预。每个数控机床就是一部小电脑。一条生产线下来就有几十个质量控制点。只要机器一开每分钟就会产生巨大的数据量。如果在全国有很多工厂。产量比较大的话。这个制造企业本身就是一个标准的大数据应用场景。“大数据对于制造企业来说好像挺高级的。但也不用怕。可以从小的地方开始。先将数据以自己的维度从机器上采集起来。再结合预先建立的模型。就可以逐步形成大数据的应用。通过一个月、半年、一年的积累。就可以分析出质量跟哪些因素相关。以此为依据去改进产品和生产流程。

五、行业大数据应用价值分析

基于工业数据仓库的精准营销管理。依托工行强大的数据仓库平台。建设精准营销管理系统集群。充分运用数据挖掘以及大数据分析等现代化的信息技术手段。就能够通过客户信息的全面采集、高度集成、深度挖掘与高效运用等措施建立“以客户为中心”的精准营销管理体系。

大数据使不同的工业企业构建起了客户营销统一视图。打破信息孤岛。深度挖掘客户需求。实现目标客户精准定位。推进客户分层分类服务。此外。通过搭建智能营销信息服务平台。企业还能实现精准营销信息的智能化、自动化、制度化、流程化管理。推进营销管理模式再造和制度完善。加强与客户之间的沟通和良性互动。提升客户满意度和忠诚度。

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其他观点：

人门每天都会接触到各种各样的数据及信息。人类社会依赖于数据。统计学界一句名言：“人们信上帝。除了上帝。任何人都必须用数据来说话。”早在2012年。有文章提出大数据正在对每个领域都造成影响。在商业。经济。社会生活。犯罪学、科研各领域。决策行为将通过数据及数据分析而得出。不再是基本经验和直觉。

目前。各界对大数据的定义没有完全达成一致。但是最有代表性的是三维定义。即认为大数据需要满足3个特点：规模性、多样性和高速性。当然。还有人认为它还具有价值性、真实性等。

数据获取是大数据时代计算机信息处理的首要环节。只有对现实世界的实时状态进行快速获取与信息化、数字化表达。才有可能以统一化的数据格式对数据进行存储与管理。为后续数据分析与规律挖掘提供规范化的数据集收集海量的各种类型的数据。并快速获取影响未来的信息的能力。

大数据已经逐步渗透到人们工作生活的诸多领域中。例如华为在面向未来高通量计算机（HTC）上构筑实力。在创新技术上全力投入。成为世界云计算和大数据的技术发展的重要一员。大数据产业的发展将推动全球经济由粗放型向集约型转变。未来。决定、评价各界价值的最大核心在于大数据。这将对提升企业整体竞争力具有意义深远的影响。

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