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大数据的价值在于哪些地方?

作者:张老师 浏览次数: 2019-09-11 11:03
大数据与传统数据的核心差异在于其价值的不可估量。传统数据的价值体现在信息传递与表征,是对现象的描述与反馈,让人通过数据去了解数据。而大数据是对现象发生过程的全记录,通过大数据不仅能够了解对象,还能分析对象,掌握对象运作的规律,挖掘对象内部的结构与特点,甚至能了解对象自己都不知道的信息。

大数据价值的特殊之处就在于它的可挖掘性,同样的一堆数据,不同的人能得到不同层次的东西。就好像同样见一个人,有些人只看他的外貌好不好看,有些人能从他的表情中读出心理活动,从眼神中看出阅历,从衣着打扮中读出品味,从鞋子上读出生活习惯。而这些深层次的非表象的内容需要技巧与实力去挖掘出来,这就是我们说的数据分析与数据挖掘。
 
针对制造业的大数据解决方案不断升级,助力智能制造。制造业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据,形成了制造业大数据。除此以外,制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。

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在《智能制造发展规划 2016-2020》中,明确提出 2025 年前,推进智能制造实施“两步走”战略:“第一步,到 2020 年,智能制造发展基础和支撑能力明显增强,传统制造业重点领域基本实现数字化制造,有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展;第二步,到 2025 年,智能制造支撑体系基本建立,重点产业初步实现智能转型”。而在大数据细分市场中行业解决方案占比最高达 34.3%,将在智能制造产业发展中起到重要作用。
 
数据优化商在大数据产业链里要想长久发展,必须精通大数据的模型、算法以及数据特征,同时对行业及生态要有明显的敏感性。而算法提供商如果仅仅依赖单纯算法,未来将成为成长软肋。应用提供商最贴近客户、最熟悉客户需求,同时做的是最后的数据整合,在产业链上可能发展空间更大。

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