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制造业开始关注大数据

发布时间:2020-06-30 21:41:01 阅读: 来源:熔接机厂家

摘要:研究机构Gartner给“大数据”的定义是这样的:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

关键词:大数据

人类正处于一个数据爆炸的时代。随着计算机硬件技术的迅速发展,信息存储的成本迅速降低,使得更大的数据可以更加方便地存储;随着互联网带宽的快速提升,数据传输的数据越来越快,可以传输越来越多的数据;随着智能手机的迅速普及,移动互联网应用得以迅速发展;社交网络发展迅速,越来越多的人通过互联网进行交流和信息交互;云计算应用的落地,使得更多的应用程序,可以通过互联网来进行应用。

在这种背景下,“大数据”(Big Data)开始受到广泛关注。研究机构Gartner给“大数据”的定义是这样的:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据的特点是4V:

1) Volume:数据体量巨大。从TB级别跃升到PB乃至EB级别。

2) Variety:数据类型繁多。网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

3) Value:价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比,例如在连续不间断的视频监控记录中,有价值的信息只有一两秒。

4) Velocity:处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。

“大数据”确实在互联网、金融、电信这些行业引发了应用热潮,然而这样的热潮是否能吸引制造业的眼球呢?首先要明确制造业的“大数据”包含哪些内容:

1)产品数据:计算、设计、仿真、工艺、加工、试验、维护数据、产品结构、配置关系、变更记录等。随着三维造型技术、真三维渲染、虚拟现实技术的广泛应用,产品模型的数据量也迅速增大。

2)运营数据:组织结构、管理制度、人力资源、薪酬、福利、设备、营销、财务、质量、生产、采购、库存、标准/行业法规、知识产权、工作计划、市场推广、办公文档、媒体传播、电子商务等。例如,在市场推广方面,涉及到越来越多的多媒体数据。

3)价值链数据:客户、供应商、合作伙伴、联系人、联络记录、合同、回款、客户满意度等。例如,在客户服务过程中,涉及到很多服务原始记录的保存。

4)外部数据:经济数据、政策信息、行业数据、竞争对手数据等。

随着互联网社区的发展,制造企业还需要考虑对互联网上相关的新闻、咨询、文章、博客、QQ群、微博、微信等信息传播媒介的信息进行监控,为企业的运营服务,及时规避风险。

虽然制造业的数据符合“大数据”的特点,但是在制造业信息化的进程中,对于“大数据”不可一概而论。对于中小企业而言,“大数据”还并不是他们数据管理的第一要务。据e-works了解,他们在进行基础数据管理时,首先要解决的不是技术而是管理问题,即如何理顺数据管理的流程,规范基础数据管理。由于他们中的大部分企业还没有到达“企业2.0”,非结构化数据并不是很多,数据相对而言没有那么“多样性”,因此他们的管理重点还是在结构化数据上。但是对于某些大型集团企业而言,确实已经面临着如上所说的“大数据”问题,他们的非结构化数据越来越多,数据体量呈几何级数快速增长,有些已经到达了PB甚至EB级,同时,他们必须时刻关注舆情信息,尤其是上市公司,以树立良好的企业形象。

综上所述,大型集团制造企业已经开始关注大数据,而对于广大中小企业而言,虽然面临亟待解决的问题还是数据的规范化管理,但以后他们的管理终将规范、也终将迎来“企业2.0”,移动应用也越来越普及,非结构化数据也会越来越重要,“大数据”对于中小企业也只是迟早的问题。

责编:fanwei

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