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数字时代下的大数据管理
发布时间:2020-12-11   点击次数:282次

智能制造与工业互联网本质是数据驱动的创新生产模式和商业模式的融合,在产品市场需求获取、产品研发、生产制造、设备运行、市场服务直至报废回收的产品全生命周期过程中,甚至在产品本身的智能化方面。而数据驱动的核心需要大数据,大数据管理提供对有意义的数据进行专业化处加工能力,实现数据的增值和服务模式的创新。大数据时代来临首先由数据丰富度决定的,首先是社交网络兴起,大量的UGC 内容、音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据出现。工业物联网的数据量更大,新一代信息技术能更准确、更快地收集用户生产运营的信息,消费者越来越希望品牌能直观地交付个性化、富有情感的数字体验。数字革命和不断演变的消费者行为助推这一趋势,大数据管理、人工智能、语音技术和增强现实等前沿创新技术的崛起,使我们能够设计出更加灵敏、精准和无缝的数字服务,从数据量和信息技术的创新来说,已进入大数据管理的数字经济时代。 

 

从中国大数据市场趋势来看, 2023 年将达到224.9 亿美元的规模,未来五年CAGR 复合增长率为23.5%,2019 年大数据的硬件:软件:服务为45.2%:32.2%:22.6%到2023 年会基本上达到各1/3 的理想比例。随着数字经济、数字政府的推动互联网、政府、金融、电信会更大幅度的提升,而工业互联网和智能制造的实质落地为制造业的提升带来至少高于复合增长率20%的高增长,特别是对于场景和需求的下沉,基于行业的应用的推广和基于商业模式的推动。客户体验(CX)方面的投资将会增加,企业更加确信这方面的商业效益。国外大数据服务和软件商业模式的转移,为中国大数据产业的提质带来动力,同样目前国际

形势的变化极大的推动中国大数据产业从技术端包括硬件、软件、服务的自我更新,在区域从华东、华南、中南到中西部的硬件系统的转移到服务的变化带来更多机遇,同样随着工业互联网、智能制造和数字经济的上下齐动,特别是疫情给中国人民带来的对于大数据的全新认知所形成,应对未来公共管理需求的大数据信息管控的大幅度提升,其次在本地化和全球化之间平衡。 

中国大数据市场规模和行业发展比例(图1)

 

首先何为大数据?按照Gartner 的定义是需要新处理模式,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。而工业大数据是指在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后、服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称,工业大数据以产品数据为核心,极大延展了传统工业数据范围,还包括工业大数据相关技术和应用。 

 

从技术角度,大数据与云计算的关系相辅相成的,大数据采用分布式架构,在对海量数据进行分布式数据挖掘,需要依托云计算的分布式处理的特点。大数据就是新一代信息技术和互联网发展到现今阶段的特征,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,更加方便的收集和数据利用,通过各种行业、工艺、管理应用的创新,大数据开始为社会创造价值同时形成迭代效应,衍化出新商业模式。工业大数据具备双重属性:价值属性和产权属性一方面,通过工业大数据分析等关键技术能够实现设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节智能化水平的提升,满足用户定制化需求,提高生产效率并降低生产成本,为企业创造可量化的

价值;另一方面,这些数据具有明确的权属关系和资产价值,企业能够决定数据的具体使用方式和边界,数据产权属性明显。工业大数据的价值属性实质上是基于工业大数据采集、存储、分析等关键技术,对工业生产、运维、服务过程中数据实现价值的提升或变现;工业大数据的产权属性则偏重于通过管理机制和 管理方法帮助工业企业明晰数据资产目录与数据资源分布,确定所有权边界,为其价值的深入挖掘提供支撑4)。 

大数据是数据分析的前沿技术。从各种各样类型的海量数据中,快速、廉价、可优化的方式获得有价值信息的能力,就是大数据技术。大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储、分析,进而达成综合成本最优的目标。 

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