工业大数据的五大典型应用场景与产业发展分析

工业大数据的五大典型应用场景

与产业发展分析

随着信息化与工业化的深度融合，工业企业所拥有的数据也日益丰富，包括设计数据、传感数据、自动控制系统数据、生产数据、供应链数据等，数据驱动的价值体现及其带来的洞察力贯穿于智能制造生命周期的全过程。领先企业以平台为载体，不断形成针对制造业应用场景的大数据解决方案。制造和自动化领域的领军企业也依托长期积累的核心技术和行业知识，大力推广大数据在工业领域的应用，推动制造企业形成以数据驱动、快速迭代、持续优化的工业智能系统。面向制造业企业陆续形成的工业大数据平台正在为工业大数据在制造业的深入应用提供新技术、新业态和新模式。工业大数据已经成为工业企业生产力、竞争力、创新能力提升的关键，相关技术及产品已经逐步应用于工业企业和产业链的各环节，是驱动智能化产品、生产与服务，实现创新、优化的重要基础，体现在产品全生命周期中的各个阶段，正在加速工业企业的转型升级。近年来由智能制造、工业互联网发展催生的新模式、新应用，再次丰富了工业大数据的应用场景。

依据工业大数据支撑产品从订单到研发设计、采购、生产制造、交付、运维、报废、再制造的整个流程考虑，本白皮书将工业大数据典型的应用场景主要概括为智能化设计、智能化生产、网络化协同制造、智能化服务和个性化定制等五种模式，如下图所示。

1 智能化设计

智能化设计是支撑工业企业实现全流程智能化生产的重要条件。设计数据包括企业设计人员或消费者借助各类辅助工具所设计的产品模型、个性化数据及相关资料，例如计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助制造（CAM）、计算机辅助工程（CAE）、计算机辅助工艺设计（CAPP）、产品数据管理（PDM）等。工业大数据在设计环节的应用可以有效提高研发人员创新能力、研发效率和质量，推动协同设计。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，实现新型产品创新和协作的新模式。西门子在数字环境下构建基于模型和仿真的研发设计，有效提升了设计质量、节约研发成本；玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计，实现开发效率提高30%。另一方面，传统的产品设计模式是基于设计师的灵感和经验，揣摩消费者的需求喜好，设计产品，针对性不强，不精确，工业大数据可以拉近消费者与设计师的距离，精准量化客户需求，指导

设计过程，改变产品设计模式。通过将产品生命周期设计中各个环节所需要的知识资源有机的集成在一起，运用大数据相关技术，可以将产品生命周期设计所需大数据与各种设计过程集成，以高度有序化的方式展示产品生命周期大数据与设计的关系。GE 公司使用Predix 平台助力自身发动机的设计优化，平台首先对产品交付后的使用数据进行采集分析，依托大量历史积累数据的分析和航线运营信息的反馈，对设计端模型、参数和制造端工艺、流程进行不断迭代优化，实现了发动机的设计改进和性能提升。金风科技通过工业大数据平台的大数据优化处理和针对载荷的定制化应用开发，将5000 个工况的单轮仿真数据的后处理速度从半个月跑 1 轮，提速为一周跑3 轮，单轮30G 仿真数据的后处理速度从几个小时降低到了几分钟，极大地提升了风场定制化设计的迭代速度和开发效率。

工业大数据使产品生命周期大数据在设计过程中得到有效的应用、评价和推荐。设计知识能够快速地推送给所需要的人，并方便地融合员工在设计中产生的新知识，进一步丰富产品设计大数据。

2 智能化生产

智能化生产是新一代智能制造的主线，通过智能系统及设备升级改造及融合，促进制造过程自动化，流程智能化。从数据采集开始，生产阶段工业大数据的驱动力体现在数据关联分析和数据反馈指导生产。在生产阶段，对所采集的数据进行清洗、筛选、关联、融合、索引、挖掘，构建应用分析模式，实现数据到信息知识的有效转化。在制造阶段，通过对制造执行系统中所采集的生产单元分配、资源状态

管理、产品跟踪管理等信息进行关联分析，为合理的库存管理、计

划排程制定提供数据支撑；并且结合实时数据，对产品生产流程进行评估及预测，对生产过程进行实时监控、调整，并为发现的问题提供解决方案，实现全产业链的协同优化，完成数据由信息到价值的转变。工业大数据通过采集和汇聚设备运行数据、工艺参数、质量检测数据、物料配送数据和进度管理数据等生产现场数据，利用大数据技术分析和反馈并在制造工艺、生产流程、质量管理、设备维护、能耗管理等具体场景应用，实现生产过程的优化。

在制造工艺场景中，围绕生产工艺过程参数，设备运行状态参数与产品质量性能、生产线排产负荷、耗能等数据进行关联性深度挖掘，形成数据闭环，可得出工艺参数的最优区间、生产质量控制的最优调控手段等，提升产品制造品质。美林数据设计的图像实时采集与智能分析系统，能快速识别冲压件表面缺陷，同时关联了质检数据、生产过程工艺参数、产品设计参数，形成冲压产品质量问题分析管理的闭环连接，实现了冲压产品质量的精确控制和优化提升。阿里巴巴基

于燃烧机理与锅炉运行数据，深度分析识别锅炉燃烧过程中的关键因子，找到了最优的锅炉操作参数，使燃煤效率提升了 4.1%，大大降低了能源消耗。生产流程管理优化场景中，基于数据标准化思路的企业全流程的数据集成贯通及对生产进度、物料管理、企业管理等数据的分析，提升排产、进度、物料、人员等方面管理的准确性，企业的生产效率与管理水平显著提高。通过生产制造各个环节的数据整合集聚，对工业产品的生产过程数据进行关联，建立虚拟模型，仿真并优

化生产流程。当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，对各环节制造数据的集成分析可以助力制造企业改进其生产流程。东方国信基于BIOP 平台，通过工业大数据分析技术，建立虚实映射、实时监控、智能诊断、协同优化的数字孪生，实现对工业实体生产制造过程和工艺流程的仿真及优化，在炼铁、工业锅炉、水电、空压机、能源等多个行业或领域落地应用。

质量管理场景中，基于产品质检数据和生产过程数据进行关联性分析，实现在线质量监测和质量异常与追溯分析，提升产品良品率。例如美林数据通过分析高压开关关键质检数据及过程加工数据，开展质量问题分类、质量问题原因分析、质量问题追溯等分析管控，促使产品良品率提升 1.3%，提升了企业的质量管理水平。联想通过工业大数据平台，提供面向制造、汽车、能源等行业的智能生产解决方案，为平台企业生产制造过程管理提供预见性的支撑与指导，提升精益管理水平。

能耗管理场景中，基于能耗数据的采集与分析，对设备、产线、场景能效使用进行合理规划，提高能源使用效率，实现节能减排。霍尼维尔通过能源管理系统提供能源设备管理、生产能耗分析、能源平衡管理等功能，帮助用户企业实现工艺流程的优化，设备改造升级，提升了能源利用率。

在复杂产线设备健康管理方面，随着科技的不断进步以及工业化水平的不断提高，工业系统的规模越来越大，集成的设备越来越多。系统内部通常存在复杂的耦合关系，其可靠性难以得到保障,一旦发生

故障时，设备的停机损失将会非常大。当前对于复杂系统健康度与可靠性评估主要通过利用传感器对设备进行感知和从实时数据库系统获取设备振动、温度、压力、流量等数据，基于大数据平台对数据进行存储管理，借助人工智能算法对设备健康进行评估，实现设备故障预测和健康度监控。如美国电力公司（AEP）通过对变压器、断路器和蓄电池分别加装了8600 个、11500 个和400 多个传感器，基于其工业大数据平台，开展设备数据采集、诊断与分析，AEP 可以实时监控其设备参数、进行故障诊断预警，将设备寿命延长了 3 年，维护成本降低了 2.7%，设备维护效率提高了4%，实现了设备预测性维护。

工业大数据助力解决生产过程复杂系统的精确建模、实时优化决策等关键问题，涌现出的一批自学习、自感知、自适应、自控制的智能产线、智能车间和智能工厂，正在推动产品制造的高质、柔性、高效、安全与绿色，驱动生产过程的智能化升级。

3 网络化协同制造

在制造业向着大型、精密、数控、全自动趋势不断靠拢的时代下，基于工业大数据技术，将制造环节与设计、经销、运行、维护直至回收处理联系起来，由传统的数据孤岛转为信息化协同管理，推动产业链各环节的并行组织和协同优化。另一方面，借助大数据平台，将产业链各个环节的数据进行采集并输入到全生命周期数据库形成总知识库，通过信息技术、自动化技术、现代管理技术与制造技术相结合，构建面向企业的网络化协同制造系统，推动制造全产业链智能协同，

优化生产要素配置和资源利用，消除低效中间环节，整体提升制造业发展水平和世界竞争力。工业大数据在网络化协同制造的应用主要体现在协同研发与制造、供应链管理体系优化、制造能力资源优化等方面。

协同研发与制造。基于设计资源的社会化共享和参与，企业能够立足自身研发需求开展众创、众包等研发新模式，提升企业利用社会化创新和资金资源能力。

基于统一的设计平台与制造资源信息平台，集成设计工具库、模型库、知识库及制造企业闲置生产能力信息，产业链上下游企业可以实现多站点协同、多任务并行，加速新产品协同研发过程。河南航天基于航天云网INDICS 平台，开展云端设计、建立涵盖复杂产品多学科专业的虚拟样机系统，实现了复杂产品的多学科设计优化、总体设计部与总装厂所的协同研发设计与工艺设计，研发周期缩短了35%、资源利用率提升了30%，生产效率提高了40%。供应链管理体系优化。追踪所有供应链中的在途部件是许多企业面临的最大挑战，通过空间地理数据的实时采集、实时数据的监控，提高供应链的可视化，实现供应链的透明化。通过空间数据的时空模式挖掘，为供应链物流的智能化运作提供实时决策依据，优化物流路径、优化排程调度，最后实现供应链物流的高效、智能化运行。通过全产业链大数据的整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本，实现供应链配送体系优化和用户需求快速响应。通过对产品供应链的大数据进行分析，将带来仓储、

配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

制造能力资源优化。通过工业大数据技术的支撑，实现制造资源、制造能力、制造过程的信息透明，连通不同物理区域的多样化生产资源，根据订单需求完成最优化的资源配置，实现高效高质的零部件协同制造，统一组装、交付，同时工业企业通过工业大数据平台可对外开放空闲制造能力，实现制造能力的在线租用和利益分配。例如沈阳机床基于工业大数据平台向奥邦锻造公司提供了沈机i5机床租赁服务，按照制造能力付费，有效降低了用户资金门槛，释放了产能。以网络化协同制造为核心理念，大数据技术作为支撑，制造业企业内部及企业间在众多可靠的网络资源支持下实现了对不同产品各个阶段的增值，促进了创新资源、生产能力、市场需求的集聚与对接，提高了产业链上下游的资源整合能力，促进了全社会多元化制造资源的高度有效协同。

4 智能化服务

现代制造企业不再仅仅是产品提供商，而是提供产品、服务、支持、自我服务和知识的“集合体”。工业大数据与新一代技术的融合应用，赋予市场、销售、运营维护等产品全生命周期服务全新的内容，不断催生出制造业新模式、新业态，从大规模流水线生产转向规模化定制产和从生产型制造向服务型制造转变，推动服务型制造业与生产性服务业大发展。

在市场营销环节，利用大数据挖掘用户需求和市场趋势，建立用户对商品需求的分析体系，挖掘用户深层次的需求，寻找机会产品，进

行生产指导和后期市场营销分析；通过建立科学的商品生产方案分析系统，结合用户需求与产品生产，形成满足消费者预期的各品类生产方案等。航天云网基于INDICS 平台的工业数据、供需服务信息，利用工业大数据关联和分析为企业提供产品推荐、销量预测、企业驾驶舱等数据服务，大大提升了平台上的企业营销水平及运营能力。在售后服务环节，数据驱动企业创新服务模式，从被动服务、定期服务发展成为主动服务、实时服务。企业通过整合产品运行数据、销售、客户数据，将传统的诊断方法与基于知识的智能机械故障诊断方法相结合，结合设备状态监测技术、故障诊断技术和计算机网络技术，开展故障预警、远程监控、远程运维、质量诊断等大数据分析和预测，提供个性化、在线化、便捷化的智能化增值服务，形成“制造+服务”的新模式；建立产品电子履历，优化产品售后保障措施，实现产品全生命周期的质量信息追溯，提升用户满意度。三一重工打造的根云平台，为行业企业提供基于物联网、大数据的云服务，当前平台已接入各类高价值设备40 万台以上，采集近万个参数，连接数千亿资产，为客户开拓超百亿元的新业务，实现了制造企业的服务化转型。

5 个性化定制

个性化定制也是工业大数据应用的热点模式之一。通过工业大数据技术及解决方案，实现制造全流程数据集成贯通，构建千人千面的用户画像，并基于用户的动态需求，指导需求准确地转化为订单，满足用户的动态需求变化，最终形成基于数据驱动的工业大规模个性化定制新模式。

大规模个性化定制模式下，企业会提供一个互联网平台，作为与用户沟通交流的门户，在该平台上，消费者可以描述其个性化需求，进行个性化设计并下单，在收到产品后可提出意见与反馈，企业据此完善该用户的个性化数据，并进一步优化针对该用户的个性化设计。在大规模个性化定制生产中，数据起到了关键作用。需要采集客户个性化需求数据、工业企业生产数据、外部环境数据等信息，从而建立个性化产品模型，将产品方案、物料清单、工艺方案通过制造执行系统快速传递给生产现场，进行生产线调整和物料准备，快速生产出符合个性化需求的定制化产品。当用户的个性化需求订单产生的时刻，依据基于工业大数据构建的需求转化机制，可对制造过程中的变动做出快速整合和调整，柔性、动态地满足用户千人千面的个性化需求。通过将工业大数据与大规模个性化定制模式的结合，形成支持工业产品开发个性化、设备管理个性化、企业管理个性化、人员管理个性化、垂直行业个性化等一系列满足用户个性化需求的工业价值创造新模式，为工业企业显著降低成本，形成价值创造的新动能。例如联想自2011 年起实施了全集团的数字化转型和全球化的大规模个性化定制实践，构建了大规模个性化定制的先进计算与存储设备制造支撑平台，形成了覆盖从用户需求、产品设计、研发、柔性生产制造、供应链和金融等关键环节的全价值链精准赋能，实现了企业内部不同产品线和外部关联企业间的工业领域知识和数据互通，个性化定制生产和生产能力分享，显著降低了企业的生产经营成本、缩短产品升级周期、提高产品生产效率。

6产业发展分析

工业是我国大数据与实体经济深度融合的主战场。近年来，随着工业互联网的快速发展及两化融合深入推进，我国工业大数据发展呈现爆发式增长态势，应用广度和应用深度不断加强，对工业转型升级具有重要支撑引领作用。从供给侧看，工业大数据供给侧能力持续提升，涌现出一批专精特新企业，成为推动我国工业大数据发展的中坚力量。一是由传统工业制造企业数字化、软件化、平台化发展，出现了一批具有较强数据汇聚能力的衍生型企业，如航天云网、树根互联、石化盈科等；二是软件企业向工业领域渗透，出现的技术型企业，

如昆仑智汇、东方国信等企业在工业数据建模、分析处理等领域不断突破核心技术；三是互联网企业积极进入工业领域，如阿里推出“ET 工业大脑”等产品和服务，腾讯推出工业互联网“木星云”平台。从需求侧看，随着智能制造、工业互联网等国家战略的逐一推进，个性化定制、网络化延伸以及智能化设计、生产、服务等新模式不断出现，对于工业大数据技术、产品、平台的需求量不断增大，为工业大数据提供了充足的应用场景。

然而，在我国工业大数据产业发展不断优化提升的同时，仍需要清楚认识到我国工业大数据仍存在物联数据无法获取、格式不统一，数据产权不清晰、数据壁垒难以打破，全产业链数据应用不足等问题。主要原因在于，第一，在我国国产工业软件、高端物联设备核心技术供给不足，而国外设备读写不开放，数据无法读取或者格式多样，无法直接利用；第二，面对体量大、分布广、结构复杂、类型多样化的

工业数据，目前工业行业整体数据资源管理水平不足，难以管理企业内部和外部各类数据，更无法充分分析和利用；第三，缺乏可用、好用、可信的工业大数据平台，难以充分利用工业全产业链上下游的数据，以实现人、机、物等各类工业要素、工业业务流程以及产业链上下游企业间更大范围的实施链接与智能交互，推动工业生产的资源优化、协同制造和服务延伸。

环保设备行业调查数据分析报告2016版

环保设备行业调查数据分析报告2016版 本数据报告基于中华产业网十余年对环保设备产业研究的积累，全面涵盖环保设备行业经济运行、生产、销售、采购以及投资五大环节数据，各环节均按照行业总体及细分数据进行统计分析。 2016 年

中华产业网 (Trnna "IbijLdstry InWhovriGV CvntFr 【需知：如果您想购买本报告或者获得更多报告信息，您可以通过页面上的网址、联系 电话以及QQ联系我们，我们会在第一时间为您服务。】点击购买报告 数据报告内容简介及部分内容展示 环保设备行业数据报告包含行业基本情况、行业经济运行情况、采购情况、生产情况、销售情况、行业投资情况六大部分内容。每部分内容都按照行业总体及细分数据进行统计分析，用户通过该数据报告不仅能全面细致的掌握行业整体发展现状，更能将本公司或关注企业的数据与行业细分数据进行比对，客观、科学的进行企业定位，从而了解企业优劣势，进而进行投资或经营战略调整，降低投资风险，提升企业竞争力。 报告框架 企业及从业人 员数量等行业 整体及细分数 据统计分析 以下为各部分内容详细介绍及部分图表展示（展示的部分图表中的数据为演示数据, 不具备真实性和逻辑性）：

I 华产业网 、第一部分（环保设备行业基本情况数据分析）内容介绍及部分图表展示 1、内容介绍: 该部分对环保设备行业内企业数量、从业人员数量整体及细分情况做了统计分析。具 体内容如下: 说明：【本部分及以后各部分文中提到的细分企业类型按照内资（国有、私营等）、港澳台商投资（与港 澳台商合资企业、港澳台商独资等）、外商投资（中外合资企业、中外合作企业等）划分；细分区域是按 照华东、华南等七个地区以及 31个省市自治区进行划分】。 2、部分图表展示: 图表1 : 2015年底环保设备行业各区域企业数量统计 区域 省份 企业数量（家） 占比 ] 华北地区 北京市 50 3% 天津市 50 3% 行业基本情 况导图 2013-2015 年企业 数量及新增企业数 量统 计 基本情况 企业数量 2015年企业数量细 分 区域统计（按华 东、 华南等区域及 省份划 分） 2013-2015 年从业 人员数量及变化统 计 从业人员数量 2015年企业数量细 分 类型统计（按内 资、 港澳台、外资 戈y 分） 2015年从业人员数 量 细分类型统计 （按内资、港澳 台、外资划分） 2015年企业数量细 分 区域统计（按华 东、 华南等区域及 省份划 分）

啤酒行业调查数据分析报告版

啤酒行业调查数据分析报 告2016版 本数据报告基于中华产业网十余年对啤酒产业研究的积累，全面涵盖啤酒行业经济运行、生产、销售、采购以及投资五大环节数据，各环节均按照行业总体及细分数据进行统计分析。 2016年

以下为各部分内容详细介绍及部分图表展示（展示的部分图表中的数据为演示数据，不具备真实性和逻辑性）： 基本情况 经济运行情况采购情况生产情况销售情况投资情况企业及从业人员数量等行业整体及细分数据统计分析资产、负债、所有者权益、收入、利润、主要经济指标以及资产紧张程度等与经济运行情况相关的行业整体及细分数据统计分析主要原材料采购量、采购金额、采购价格以及采购周期等与采购相关的行业整体及细分数据统计分析行业产值、生产投入、劳动生产率以及产能利用率等与生产密切相关的行业整体及细分数据统计分析细分市场销售额、销售投入（广告推广、物流等）、人均销售水平以及主要产品销售价格等与销售相关的整体及细分数据统计分析新在建项目数量、2015年投产项目数量、项目资金投入以及筹集等与投资相关的行业整体及细分数据统计分析 报告框架

一、第一部分（啤酒行业基本情况数据分析）内容介绍及部分图表展示 1、内容介绍： 该部分对啤酒行业内企业数量、从业人员数量整体及细分情况做了统计分析。具体内 容如下： 说明：【本部分及以后各部分文中提到的细分企业类型按照内资（国有、私营等）、港澳台商投资（与港澳台商合资企业、港澳台商独资等）、外商投资（中外合资企业、中外合作企业等）划分；细分区域是按照华东、华南等七个地区以及31个省市自治区进行划分】。 2、部分图表展示：

图表 1：2015年底啤酒行业各区域企业数量统计

数据分析师个人简历范文

数据分析师个人简历范文 很多大学生的求职简历，简单得像填登记表格，除了自中学起的毕业学校和专业就什么都没有了。他们大都会说，我们当然知道，如果能有一些大学社团活动和社会实践对找工作会很有帮助，可是专家不是说简历要简单吗，面试的时候再去陈述细节吧，如果企业对我有兴趣自然会面试我。大家自以为得到了真传，孰不知凭一张“登记表”，企业就会对你感兴趣吗?想在初审时就从人堆里一跃而出，简历中不提更待何时? 那么怎样既有这些内容又能简洁表达呢?其实，雇主并不要求大学生实践活动的经验必须与应聘的职位对应，而是注重考察在这些实践活动中显示或者锻炼了应聘者的哪些能力，这些能力是不是职位所要求的或者有否发展潜力。因此，所谓的“简”是把那些与别人相同相似的经历简化或者减掉，重点突出自己独特的东西，并一定使之与招聘岗位的需求对应起来。到这里大家可能又会说，我怎么知道那个招聘的岗位是什么需求?其实，大部分岗位的基本要求是有相同之处的，比如工作的主动性、时间管理、细节管理、沟通能力等。 个人信息 三年以上工作经验 | 男 | 26岁 居住地：XX 电话：XXX E-mail：XXX

最近工作 公司：XX金融证券有限公司 行业：金融/投资/证券 职位：证券分析师最高学历 学历：本科 专业：金融学 学校：XX理工大学 求职意向 到岗时间：一周以内 工作性质：全职 希望行业：金融/投资/证券 目标地点：西安 期望月薪：面议/月 目标职能：证券分析师 工作经验 20XX /X—至今：XX金融证券有限公司[ X年X个月] 所属行业：金融/投资/证券 研发部证券分析师 1、负责通过股市报告会、面谈等形式，营销理财服务; 2、负责分析目标板块的上市公司的基本面，列出投资原因，并给出风险提示; 3、负责宏观经济、政策走向分析及解读; 4、负责协助基金经理，对持仓比重、结构、品种做出建议;

工业大数据应用场景分析

工业大数据应用场景分析 2015-08-05 工业4点0 工业4点0 工业大数据也是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。 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。本文我们讲就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

大数据应用的五个典型应用场景

大数据应用的五个典型应用场景 来源：中国计算机报时间：2015-03-24 11:31:09 作者： 数据观在网上查找的大数据应用的几个典型场景，分享给大家！ "数据将成为一种战略性原料，每一个企业、科研团队和政府，都有责任有目的地搜集、处理、分析、索引数据。"电子科技大学互联网中心主任周涛号召企业投身大数据，对大数据怦然心动的企业也确实很多。但基于对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT专业人士的广泛调研，IBM发现，大多数企业都已经认识到'大数据'改善决策流程和业务成效的潜能，但他们却不知道该如何入手。 的确，在主动或被动迎接大数据时代之时，企业管理人员迫切需要在实干之前，明确很多问题的答案：3V之外大数据还具备何种属性什么是大数据解决之道的要素大数据实施是否有章可循...... 以《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书为引子，IBM的大数据战略努力令企业的诸多疑惑迎刃而解。在此基础上，以"智慧的分析洞察"为核心的IBM大数据价值体系中的五大典型业务需求和对应的落地实践，形象化地展现了大数据如何驱动企业商业价值的增长。 IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠 明确发力点 在大数据和分析领域，IBM公认已经具备了充分的技术优势。IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠表示："数据构成了智慧地球的三大元素：物联化(instrumented)、互连化(interconnected)和智能化(intelligent)，而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式，带来'大数据'这场信息社会的变革。作为大数据领域的领导者，IBM正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的IT模式；助力企业进行基于这场信息革命的业务转型，获取竞争机遇和不可估量的商业价值。" 要实现这一愿景，有必要知晓企业对应用大数据的认知程度和接受程度。IBM商业价值研究院和牛津大学赛德商学院联手实施了一项调研，并共同撰写发布了《分析：大数据在现

客流量数据分析行业概况及发展研究报告

2016年客流量数据分析行业分析报告 【2016年09月】

软件和信息技术服务业是关系国民经济和社会发展全局的基础性、战略性、先导性产业，具有技术更新快、产品附加值高、应用领域广、渗透能力强、资源消耗低、人力资源利用充分等突出特点，对经济社会发展具有重要的支撑和引领作用。发展并提升软件和信息技术服务业，对于推动信息化和工业化深度融合，培育和发展战略性新兴产业，建设创新型国家，加快经济发展方式转变和产业结构调整，提高国家信息安全保障能力和国际竞争力具有重要意义。 一、行业管理情况 1、行业主管部门及监管体制 2、行业主要政策 基于视频技术的客流分析隶属于软件和信息技术服务业，行业发展受到国家政策的大力支持，近年来国家层面发布的主要行业政策如下： 二、行业发展情况 1、软件和信息技术服务业发展状况 近年来，随着移动互联网的快速发展，信息服务业领域的技术创新进一步强化，社会和各行业信息化程度不断加深，企业对信息资源的挖掘、利用和开发有了更深入的要求，普通消费者对信息化产品、

信息资源的利用也有了更多样化的需求，信息技术服务市场规模将持续增长。 按照工业和信息化部的定义，信息服务业分为三个组成部分，第一部分是信息传输服务业，第二部分是信息技术服务业，包括系统集成，也包括软件，第三部分是信息内容服务业，即数字内容服务业。 其中，软件与信息技术服务业是指利用计算机、通信网络等技术对信息进行生产、收集、处理、加工、存储、运输、检索和利用，并提供信息服务的业务活动。其产业板块主要包括：软件产品、信息系统集成服务、信息技术咨询服务、数据处理和储存服务、嵌入式软件产品、集成电路（IC）设计等。 在全球经济潜在增长持续下降的背景下，我国经济步入发展新常态，维持高增长同时增速小幅放缓的健康发展态势。在这样的宏观经济背景下，软件和信息技术服务业仍然保持良好的运行态势，产业规模不断扩大，产业地位显著提升，对经济社会发展贡献突出。软件和信息技术服务业推动了国民经济和社会信息化建设，带动了传统产业改造升级，催生了一批高附加值、绿色低碳的新兴产业，为提升社会管理和公共服务水平提供了技术支撑。

工业大数据案例

大数据技术在新工业革命中将扮演着重要的角色。制造业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售后服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节，可满足工程组织的设计协同要求，评估和改进当前操作工艺流程，从而提供更好的设计工具，缩短产品交付周期。在生产制造环节，可综合大量的机器、生产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链管理环节，制造业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节，可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势，找到机会产品，进行生产指导和后期市场营销分析。同时大数据也是推进传统制造业转型升级的重要工具。因此在新工业革命的世界竞争中，制造业大数据必将是各国信息技术企业竞争的焦点。要迎接新工业革命的挑战，必须发展制造业大数据。 制造业大数据的特点： 从制造业大数据的特点来看，它符合大数据定义中的4V特点，数据规模大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据多样化（Variety）、数据价值密度低（Value）. 从规模来看，工业数据的主体，是由机器设备所产生的数据量远超过其它行业以人为主要产生的数据量。以风力发电机为例，终端正常状态下每秒会产生一个数据包，这个数据包包含500个左右的测点数据。如果全部数据需要处理与存储，那么1000台风机发电机产生的测点数据每秒可高达50万个。而无论是大型的风电场运营企业还是风电设备制造商，其需要监控的风机都会达到数千甚至上万的规模。而且与金融、电信等传统服务业可以区分忙时与闲时不同，大多数工业设备的运转都具有长时间连续的特

点。数据通常需要长时间或者永久保留，总的规模应该是TB或者PB级。1千千个G等于1个TB，1000个TB约等于一个PB级。 从处理速度来看，由于源数据的持续高吞吐量，大数据处理平台必须能够高速的对数据进行实时解包、协议解析、格式转换等基本处理。而在越来越多的智能化应用中，需要能够进行实时的数据分析并完成相应操作。特别是在控制系统中，针对安全生产的实时故障检测要求从数据收集到完成数据分析能够实现秒级甚至毫秒级的事前预警或事后报警停机，以避免事故的发生或对设备本身造成更大的连锁损害。 从数据多样性来看，工业数据不仅包括机器设备产生的时序、时空、高伟矩阵等数据，同时还有ERP等信息化管理系统产生的关系型数据，设计研发环节的产品图纸、工艺文档、加工代码等非结构化数据，以及来自外部互联网的半结构化（如JSON XML等）与非结构化数据（如文本等），它们构成了一个典型的多样化数据体系。 从数据价值来看，由于大量的工业设备与智能产品绝大部分时间工作于正常的工况条件下，因而在制造大数据分析的典型场景中，以生产运营优化为目的的应用只是需要使用聚合后的数据，而以故障分析为目标的应用针对的数据仅为少量非正常的工况，因此相对传统企业信息化数据而言，工业数据的价值密度相对较低。 Predix是一个云操作系统，负责将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端，实现工业数据管理与工业数据分析，并提供资产性能管理（APM）和运营优化服务。SAP开发了面向物联网应用和实时数据处理的HANA大数据平台，并利用其在传统企业信息化ERP系统上的优势，推动HANA与信息

奶茶店行业大数据报告简介,奶茶店品牌大数据分析

2017年奶茶店行业大数据报告简介，奶茶店品牌大数据分析 2017年奶茶店行业大数据报告 【报告类型】网络大数据调研、行业/市场研究报告 【交付时间】7-10个工作日，提供预订，目录供参考 【报告定价】￥5000.00（共五部分） 【发布机构】中国互联网大数据研究院（ICIBD）、鹿豹座数据研究院 【报告格式】WORD/PDF/PPT版（限一份） 【报告特征】数据客观、准确实用、便捷易懂、图文演示 【售后服务】1年2版，目录范围之内提供1次内容补充/数据更新。 【联系单位】鹿豹座平台/ 怒蛙网络 【工作时间】周一至周六（早08:30——晚18:00） 数据来源与研究方法： 1、中国互联网信息中心（CNNIC）、中国互联网协会等互联网权威机构的数据与资料； 2、国家统计局、海关总署、国家发改委、工商总局等政府部门和官方机构的数据与资料； 3、行业协会、行业内相关平台获取最新的一手市场资料； 4、搜索引擎大数据、电商大数据、权威平台大数据等互联网巨头提供的大数据资料； 5、中国互联网大数据研究院（ICIBD）对奶茶店产品长期监测采集的数据资料； 6、研究院与数据中心专家通过小组讨论、桌面研究等方法对核心数据和观点进行反复论证； 7、奶茶店行业公开信息，行业资深专家公开发表的观点； 8、奶茶店业内大型企业及上、下游企业的季报、年报和其它公开信息； 9、各类期刊数据库、图书馆、科研院所、高等院校的文献资料； 10、对奶茶店行业的重要数据指标进行连续性对比，反映行业发展趋势。 数据报告目录： 第一章奶茶店行业分析 1.1奶茶店概述 1.1.1奶茶店的定义 1.1.2奶茶店的分类 1.1.3奶茶店的特点 1.2中国奶茶店行业发展环境分析 1.2.1宏观经济环境 1.2.2产业政策环境 1.2.3市场消费环境 1.2.4餐饮行业环境 1.3奶茶店行业发展分析 1.3.1中国奶茶店发展历程 1.3.2国内外奶茶店品牌概况 1.3.3奶茶店行业发展现状 1.3.4奶茶店行业存在的问题 1.3.5奶茶店行业发展趋势

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍 工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节，对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。 4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景 在研发设计环节，工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。 产品协同设计，主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据，建立企业级产品数据库，以便不同地域可以访问相同的设计数据，从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。 设计仿真，是指将大数据技术与产品仿真排程相结合，提供更好的设计工具，减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型，将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次；玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计，开发效率提高30%。 工艺流程优化，主要是应用大数据分析功能，深入了解历史工艺流程数据，找出工艺步骤和投入之间的模式和关系，对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析，评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据，应用大数据分析技术，来确定不同工艺参数之间的相关性，以及参数对产量的影响，最终确定影响最大的9种参数，针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整，从而把疫苗产量增加了50%以上。 4.2 供应链环节工业大数据的应用场景

供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化，即通过全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。 供应链配送体系优化，主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，确定采购物料数量、运送时间等，实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。 用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具，对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。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。 4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景 在制造环节，工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。

文娱行业发展数据分析

文娱行业发展数据分析

2014 年以来，文化产业持续受到国家重视，政府多次出台有利于文化娱乐产业健康发展的政策。2014 年9 月10 日，财政部发布《2014 年度文化产业发展专项资金拟支持项目公示》，其中财政部资金支持项目共达800余项；9月25日，财政部发布《关于编报2015 年中央文化企业国有资本经营预算支出项目计划的通知》，推动文化与科技融合创新、推动文化走出去。2015 年12 月1 日，国家新闻出版广电总局在官网上发布了《关于大力推进我国音乐产业发展的若干意见》，通过版权保护来促进音乐产业尤其是数字音乐的有序发展。十三五规划指出，2020年“文化产业成为国民经济支柱性产业”，文化产业的重要性已上升到国家战略层面。 随着国民人均收入提高，中产阶级群体的不断壮大，精神层面的消费需求逐渐增长，文化娱乐将成为未来经济发展的主题之一。有数据显示，2015年文化娱乐产业总体规模达4500 亿元，增长喜人，文化娱乐产业迈入高速发展的轨道，在2020 年有望达到一万亿元。多重利好条件下，资本蜂拥而至，在影视、媒体和体育等细分行业争相布局，抢占最佳时机。 “文化产业（CultureIndustry）”的概念最早由美国前总统克林顿二十世纪九十年代提出。几年后，英国前首相布莱尔又提出Creative Industry 的新概念，直译为创造型产业，新加坡译成创意产业，更为确切。 进入21 世纪，国内文化娱乐产业才逐渐发展起来。清科集团旗下私募通数据显示，2007 年之前，每年文娱行业投资案例数量均以个位数记，2008 年之后投资事件数量波动上涨；2012 年之后，行业逐渐进入高速发展阶段投资数量增长率为82.8%，2013 年为16.2%；而到2014 年至今文娱行业大规模爆发，投资数量急剧增长，2014 年和2015 年分别是2013 年的3.1 倍、4.9 倍。 国内文娱产业细分行业主要包括媒体、影视、体育、动漫、视频、艺术等，清科集团旗下私募通数据显示，截止2016 年9 月份，投资事件将近2000 起，投资案例主要分布在媒体及阅读、多媒体、影视、体育和动漫等领域，其中媒体及阅读行业投资事件最多，达420 起，占比21.8%，其次为多媒体和影视，分别占比15.1%、15.0%；除此之外体育、动漫、音乐、综合文娱等行业投资事件均在100 起以上。 文娱行业投资案例发展趋势 800 700 600 500 400 300 200 670 420 416 100 117136 30021810 23 18 13 29 64 来源：私募通 2016.9

大数据给中国带来的十大商业应用场景_光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/e817314504.html, 大数据给中国带来的十大商业应用场景_光环大数据培训 大数据影响着每一个人，并在可以预见的未来继续影响着。大数据冲击着许多主要行业，包括零售业、金融行业、医疗行业等，大数据也在彻底地改变着我们的生活。现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场。 1、智慧城市 如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。政府需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的资源得到良好配置。既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱，又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置，精细化运营城市，打造智慧城市。 城市的道路交通，完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划，包括道路红绿灯时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。利用大数据技术实施的城市交通智能规划，至少能够提高30%左右的道路运输能力，并能够降低交通事故率。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。 城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。 大数据技术可以了解经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售

https://www.wendangku.net/doc/e817314504.html, 情况，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理，具有极大的想象空间。 2、金融行业 大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品，美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。中国金融行业大数据应用开展的较早，但都是以解决大数据效率问题为主，很多金融行业建立了大数据平台，对金融行业的交易数据进行采集和处理。 金融行业过去的大数据应用以分析自身财务数据为主，以提供动态财务报表为主，以风险管理为主。在大数据价值变现方面，开展的不够深入，这同金融行业每年上万亿的净利润相比是不匹配的。现在已经有一些银行和证券开始和移动互联网公司合作，一起进行大数据价值变现，其中招商银行、平安集团、兴业银行、国信证券、海通证券和TalkingData在移动大数据精准营销、获客、用户体验等方面进行了不少的尝试，大数据价值变现效果还不错，大数据正在帮助金融行业进行价值变现。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面： (1)精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐 (2)风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈 (3)决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产

2016年客流量数据分析行业分析报告(经典版)

(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2016年4月

目录 一、行业管理情况4 1、行业主管部门及监管体制4 2、行业主要政策 4 二、行业发展情况7 1、软件和信息技术服务业发展状况7 2、软件和信息技术服务业市场情况9 3、软件和信息技术服务业发展趋势10 （1）新一代信息技术深度渗透传统产业领域10 （2）政策利好驱动细分领域快速发展11 （3）产业规模保持持续增长12 4、大数据助力线下商业零售行业转型13 （1）大数据浪潮席卷传统行业，市场空间巨大13 （2）大数据在线下零售行业中的应用16 5、客流分析行业基本情况19 三、进入本行业的主要障碍22 1、资金与网络布局壁垒22 2、客户转换成本壁垒22 3、配套服务能力23 4、人才壁垒23 四、影响行业发展的因素23 1、有利因素23

（1）国家政策大力支持23 （2）新兴技术趋势颠覆传统行业商业模式24 （3）O2O数据采集，未来线下采集是重点24 （4）精细化营销理念不断深入，商业设施客流量分析日渐成为趋势24 2、不利因素25 （1）国内商户对客流分析系统的认同度有待提高25 （2）企业共享数据资源的意愿较弱25 （3）下游主要客户议价能力相对较强26 五、行业周期性、区域性和季节性特征26 1、行业的周期性26 2、行业的区域性26 3、行业的季节性特征26 六、行业上下游之间的关联性27 1、客流分析行业与上游行业的关系27 2、客流分析行业与下游行业的关系27 七、行业竞争格局28 1、下游客户资源的竞争28 2、客户运维服务的竞争29 八、行业主要企业简况29 1、BRICKSTREAM 30 2、索博客科技（深圳）有限公司30

工业大数据架构

随着工业4.0、工业互联网、中国制造2025等词的出现，掀起制造业建设的新一轮的浪潮。 近年来随着制造业信息化应用不断的完善，形成大量的数据积累下来，大家也都希望把这些 数据进行提炼出来，形成企业自己的数据资产，使之变为企业的生产力。如何来构建企业自 己的数据资源中心，以及数据最终应该如果应用？成为了众多企业思考的问题。小编一直从 事于制造业IT数据服务建设，运用自己所了解的知识给出一些建议，希望能给大家一些帮助。我们先来看一下如何来构建企业的大数据平台(数据资源中心)，首先我们要想明白我数据资 源中心的架构，由那些模块平台来构成，我大概的整理出来一个架构图供大家参考： 我们以这张图为参考来具体的讲一下数据中心的构建： 1、数据源：也有是所有采集的数据的业务系统。根据业务统的主次，以及对接业务系统的 接口预算，咱们可以分期进行业务采集对接。也可以全部应用系统都进行对接。跟据企业现 实情况来进行判断。 2、数据的整合平台：也就是对采集好的数据进行清洗的平台，把采集到应用系统的数据进 行加工处理（ETL过程）。针对不同的数据有不同的处理方式: Flumen实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时对 数据进行简单处理，并写到各种数据接收方。 Sqoop是一个用来将和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型（例如：MySQL Oracle Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导 进到关系型数据库中。 Kafka是一种高吞吐量的发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键 因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像一样 的数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目 的是通过的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过来提供实时的消息。 通过这些工具把数据进行整理，输送上方的存储与计算平台。咱们也可以把这一过程理解为 在做家具时用的原材料加过的工程，一开始从各地方收集来的树，然后把树跟据不同的大小，

工业大数据应用

工业大数据应用 “数字化工厂”展现了信息化制造的强大魅力，“互联工厂”模式给人们无限的想象空间。工业自动化、数字化等作为“智能制造”的关键技术，大数据、人工智能在新一轮革命发展浪潮下必将成为重要的角色。 新一代信息技术为核心的第四次工业革命已经悄然开始，为适应并引领新工业革命的浪潮，美国推出“再工业化”，德国提出“工业4.0”，作为世界制造大国的中国制定了“中国制造2025”并把“智能制造”、“大数据”、“人工智能”定为中国未来的主攻方向，中国制造业进入了转型升级的重要发展阶段。 在工厂里，每一台自动化设备均由PLC、变频器、工控机、传感器、人机界面、伺服与运动控制、机器视觉等基础工控元件构建而成，设备与设备之间通过工业以太网连接，所有的机器设备互联组成井然有序的生产系统，再由MES、PDM/PLM、ERP、CAD/CAE/CAM/CAPP、SCADA等信息管理软件进行统筹，最终形成所谓的“智能制造”工厂解决方案。中国“智能制造”转型带来了巨大的自动化市场需求。 早在几年前，德国政府推出了“工业 4.0”的计划，通用电气GE 提出了“工业互联网”的愿景，信息技术在工业领域上应用研究已积累数年。工业大数据生态要求企业有能力平台化，不管企业是生态的主导者还是参与者，工业大数据将来肯定是一种生态存在业态，只不过各家企业在其中的角色是不同的。 基于云平台构建的制造企业的大数据的意义-bonc云平台

产品营销：大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。 设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。 客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方式让客户参与产品的认知，增加品牌的传播效果。 技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本。 节约能耗：通过数据集的切分和规律查找，帮助找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。 具有理想的工业大数据企业也许也要经历这样的过程，他们需要通过单个项目帮助企业完成内部的纵向集成，然后把解决方案产品化和平台化，进一步延展自己的核心竞争力。

大数据的典型应用场景及展望

大数据的典型应用场景及展望 2015年1月24号，2015 China Hadoop Summit技术峰会在北京如期举行。本次大会作为国内大数据行业最具影响力的IT大会，吸引了众多从事Hadoop研究与推广的权威技术专家、Hadoop技术爱好者和IT厂商前往参加。 现任星环信息科技(上海)有限公司联合创始人兼首席技术官，曾任英特尔数据中心软件部亚太区CTO的孙元浩老师在本次大会上带来了主题为《2014年大数据的典型应用场景及展望》的分享，本文主要针对目前Hadoop主流应用场景，实时流数据的处理以及大数据技术给未来生活的设想等内容进行了整理。 四年前的硅谷，风投埃里森拿出一亿美金来投资大数据公司，他认为Hadoop技术在未来的若干年中会从底层的数据平台，从传统的关系型数据库进行迁移。数据的分析层会被全新的数据分析工具所替代，可视化层和应用分析会有更多的新工具出现，并认为这个市场将达到几百亿美金的规模。 过去几年，Hadoop的发展非常迅猛。我们常讲大数据的四V特征，Hadoop在大数据处理上表现出的处理量、性能、挖掘能力的提升和碎片化处理能力，使其得到越来越广泛的应用。 一、Hadoop的主流应用场景：数据仓库的主要组成部分 传统的企业有若干个主机，用于销售、运营管理等等，产生的数据首先经过ODS层，将数据从多个业务系统中集中起来，进行清洗、转

换等集成操作，然后将过加工的数据进入企业IT架构的核心——数据仓库进行统计、挖掘和分析。最后用可视化工具进行展现。这是传统的企业数据仓库的架构，经常采用主流的甲骨文等数据库技术来实现。 Hadoop作为数据仓库组成部分的四个驱动力 互联网公司早年的时候，是把Hadoop做在数据仓库的核心，比如Facebook早期的时候是从服务器采集是通过实时的日志的采集工具，经过Hadoop把Hadoop作为数据分析工具，呈现把结果放在甲骨文中做展现。 互联网公司之所以这么做，是因为互联网数据量大到在传统的数据库不能处理。现在传统的企业也面临同样的问题，将Hadoop作为数据仓库主要组成部分有四个驱动力： 效率：传统的数据仓库技术已经面临非常繁重的数据分析任务，处理的延迟从一天到了一周。 成本：传统的数据架构成本动辄几千万。Hadoop可以实现成本若干倍的降低。 数据来源多样：视频、音频等企业非结构化数据来源增多。MapReduce 对于非结构化或半结构化数据的读取非常有效。 数据分析需求的演进：数据分析不再只满足于统计。使用Hadoop 的技术，能够对数据进行深度的挖掘和分析，实现对未来的预测。Hadoop改变企业数据仓库架构的线路图 第一步：数据仓库的补充

中国数据分析行业2010年度行业发展报告白皮书

中国数据分析行业2010年度行业发展报告 中国商业联合会数据分析专业委员会

前言 中国商业联合会数据分析专业委员会，简称中商联数据分析委(英文译名是：China Data Analysis Committee, China General Chamber Of Commerce，缩写CDAC)，是以项目数据分析师事务所等企业为主体，以及从事与项目数据分析业相关的项目投资、项目数据分析、投资服务、数据分析研究等方向的科研院所、大专院校、经营性企业、服务性企业和相关团体与个人自愿组成的全国性行业组织。2008年04月08日经国务院国有资产监督管理委员会审核同意、中华人民共和国民政部正式批准和登记，正式成立了中国数据分析行业唯一的行业协会。2010年12月，中商联数据分析委对我国数据分析行业进行了一次比较全面的调研，针对行业自身的发展和市场环境的变化、出现的新情况和新要求，编写了《中国数据分析行业2010年度行业发展报告》，为我国数据分析行业制定发展战略提供咨询意见，同时也为事务所开拓新业务提供咨询服务，为国家政府主管数据分析行业部门提供参考意见。 本书主要分三个部分： 第一部分：中国数据分析行业概述 第二部分：中国项目数据分析师事务所发展状况 第三部分：数据分析行业发展展望 我们需要特别说明的是，在编写本书时我们征求了一些事务所及其负责人的意见，同时面向行业发展的要求尽可能客观分析和提出建议，本书不考虑各个领域利益与职责关系的平衡和协调，编写本报告时可能存在信息和资料的遗漏。本书采用数据、图表，均为2010年行业调研数据，可能与实际情况存在一定的偏差。本书仅仅为行业协会针对行业发展提供战略咨询意见，不代表任何国家管理部门观点。如果本书的某些观点和意见与读者意见不一致或存在遗漏，请读者包涵和理解，可以与我们联系和商榷。 2011-1-17

医疗行业大数据应用的15个场景(1)知识分享

医疗行业大数据应用的15个场景 商业推动了IT不断向前发展，云计算就是一个有趣的例子。甲骨文CEO拉里·埃里森曾经对近两年大行其道的云计算表示不屑，因为云计算并不是一项新技术。但迫于市场竞争的压力，甲骨文还是在2011年推出了云计算战略。IBM全球高级副总裁Robert LeBlanc曾对本报记者说，IBM从上世纪六七十年代就开始做云计算了。他这么说的原因是云计算的核心技术那时就有了。然而，最近几年由于物流云、医疗云、商务云等云计算商业模式的出现，云计算才得以开花结果。 大数据也一样。1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(Advanced Analytics)。2011年，麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同，但实际上它们要解决的问题从来没变过。只不过，现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(Volume、Variety、Velocity)的数据，即大数据。相比20年前的BI，现在的大数据分析能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。 因此在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1.比较效果研究 通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。 基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research，CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减

2019-2020年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告

2019-2020年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告 行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。

中国产业调研网https://www.wendangku.net/doc/e817314504.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

一、基本信息 二、内容介绍 中国的大数据应用处在起步阶段，但随着电信和银行领域开始对大数据技术和服务产生浓厚的兴趣，未来三年我国大数据市场将突破百亿元。2012年市场规模达到4.7亿元，2013年增至11.2亿元，增长率高达138%，2014年，保持了与2013年基本持平的增速，增长率为114.38%，市场规模达到24.1亿元，未来三年内有望突破150亿元，2016年有望达到180亿规模，其中增长率最高的是存储市场，将达到60.8%，服务器市场的增长率则是38.3%，远远高于其他非大数据产品相关的市场，由此来看整个行业发展空间巨大。进入2014年以来，大数据受到各界广泛关注，已渗透到金融、医疗、消费、电力、制造以及几乎各个行业，大数据的新产品、新技术、新服务也正在不断地涌现。 我国大数据产业集聚发展效应开始显现，出现京津冀区域、长三角地区、珠三角地区和中西部4个集聚发展区，各具发展特色。北京依托中关村在信息产业的领先优势，快速集聚和培养了一批大数据企业，继而迅速将集聚势能扩散到津冀地区，形成京津冀大数据走廊格局。长三角地区城市将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，使大数据既有支撑又有的放矢，吸引了大批大数据企业。珠三角地区在产业管理和应用发展等方面率先垂范，对企业扶持力度大，集聚效应明显。大数据产业链上下游企业合作意愿强烈，各集聚区间的合作步伐加快，产学研协同创新发展初见成效。

工业大数据的概念特征及未来发展

工业大数据的概念特征及未来发展 随着美国工业互联网和德国工业4.0等制造智能化转型战略的相继实施，工业大数据日益成为全球制造业挖掘价值、推动变革的主要抓手。 1、工业大数据概念与特征 工业数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据。工业大数据是基于工业数据，运用先进大数据技术，贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。工业数据从来源上主要分为信息管理系统数据、机器设备数据和外部数据。信息管理系统数据是指传统工业自动化控制与信息化系统中产生的数据，如ERP、MES等。机器设备数据是来源于工业生产线设备、机器、产品等方面的数据，多由传感器、设备仪器仪表进行采集产生。外部数据是指来源于工厂外部的数据，主要包括来自互联网的市场、环境、客户、政府、供应链等外部环境的信息和数据。 工业大数据具有五大特征。一是数据体量大，主要表现在随着设备数据和互联网数据的涌入，工业数据的存储量将达到EB级别。二是数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等。三是结构复杂，有结构化、半结构化和非结构化等不同类型。四是数据速度需求多样化，有要求实时、半实时和离线三种，生产层级要求实时性，需要达到毫秒级别；管理层级实时性要求不高。五是数据价值不均匀，20%的数据具有80%的价值密度（如产品图纸、试验分析、

加工工艺）；80%的数据密度只有20%，需要分析挖掘（如工况情况、图片数据）。 与互联网大数据相比，工业大数据具有自身特点：一是多源性获取，数据分散，非结构化数据比例大；二是数据蕴含信息复杂，关联性强；三是持续采集，具有鲜明的动态时空特性；四是采集、存贮、处理实时性要求高；五是与具体工业领域密切相关。 先进制造企业基于工业大数据的应用，把产品、机器、资源和人有机结合在一起，推动制造业向基于大数据分析与应用基础上的智能化转型。工业大数据能够促进形成企业和消费者之间的信息主动反馈机制，为完善以客户需求为导向的产品全生命周期信息集成和跟踪服务、建立以服务为核心的整体解决方案提供可行路径，将大大提升产品服务价值，为制造业转型升级开辟了新途径。 2、工业大数据发展态势 随着信息化和工业化融合，工业企业生产信息数字化，积累大量数据。工业网络、数据采集、集成、计算和分析技术在工业领域的应用，促使工业数据发挥巨大价值。工业大数据越来越受到工业企业的关注。目前工业大数据发展态势有三个，一是已从理念转向实践，二是工业大数据成为云计算的价值体现，三是工业大数据孕育丰富的工业应用生态。 随着信息化和工业化融合的不断推进和大数据采集、集成、计算和分析技术的发展，很多工业企业已经进入工业大数据实践阶段。大型工业企业在应用方面走在前列。如唐山钢铁集团，通过引入国际最先