大数据在制造系统中的应用
20世纪中叶计算机的诞生标志着电子时代正式开始，从此人类社会开始生产并存储各类型的数据。经过数次计算机技术革命，单位面积所能存储的数据量大大提高。近年来由于WEB2.0应用的全面爆发，网络参与者同时也成了网络信息的制造者，由WEB2.0带来的大规模非结构化数据开始呈现出非几何级数的增长。因此，称这种密集型数据爆炸的现象为“大数据”时代的到来。
1大数据的概念
大数据的概念不是凭空出现的，它的前身是海量数据。但两者之间有所区别，海量数据强调数据量的规模之大，并没有对其特性进行定义。而大数据的概念包含了大数据的体积、传播速率、特征等内容。虽然截至目前还没有对大数据有统一的定义，但被广泛接受的定义为：大数据是无法在一定的时间内用通常的软件工具进行收集、分析、管理的大量数据的集合。
大数据的特点一般归纳为四点：一是数据总量大，目前大数据最小单位一般被认为是10-20TB的量级；二是数据类型多，包括了结构化、非结构化和半结构化数据；三是数据的价值密度（单位重量物品的价值）很低；四是数据产生和处理的速度非常快。这四个特点又被称为大数据的4V理念，即：
Volume,Variety,Value,Velocity。
2大数据面临的挑战
大数据的数据集大小以难以想象的速度增长, 给数据处理带来了极大的挑战。首先, 信息技术的发展使得数据的生成和消费变得更容易。例如, 每分钟有 72 小时长度的视频被上传到 Youtube 服务器，大数据的这种大容量特性使得数据难以可伸缩地从分布式的地点收集并集成；第二, 数据采集后, 如何以最小的硬件和软件代价存储和管理这些海量异构数据是非常具有挑战性的问题；第三, 由于大数据的异构性、规模性、实时性、复杂性和隐私性等特点, 大数据分析必须在不同层次 (建模、可视化、预测和优化) 高效地挖掘数据以提高决策效率；这些挑战迫切地需要对整个数据管理系统的各个层次 (从体系架构到具体机制) 进行变革。但是如果能有效地管理大数据, 就能够给许多领域, 如科学和
环境建模、健康医护和能源保护带来巨大的变革。这些挑战迫切地需要对整个数据管理系统的各个层次 (从体系架构到具体机制) 进行变革。
3大数据的技术
依据大数据生命周期的不同阶段，可以将与大数据处理相关的技术分为相应的三个方面：
3.1大数据存储
从海量数据时代开始，大规模数据的长期保存、数据迁移一直都是研究的重点。从20世纪90年代末至今，数据存储始终是依据数据量大小的不断变化和不断优化向前发展的。其中主要有：DAS（Direct Attached Storage），直接外挂存储；NAS（Network Attached Storage），网络附加存储；SAN（Storage Area Network），存储域网络和SAN IP等存储方式。这几种存储方式虽然是不同时代的产物，但各自的优缺点都十分鲜明。数据中心往往是根据自身服务器数量和要处理的数据对象进行选择。
此外，这两年数据存储的虚拟化从研究走向现实。所谓虚拟化，就是将原有的服务器进行软件虚拟化，将其划分为若干个独立的服务空间，如此可以在一台服务器上提供多种存储服务，大大提高了存储效率，节约存储成本，是异构数据平台的最佳选择。从技术角度讲，虚拟化可以分为存储虚拟化和网络虚拟化，网络虚拟化是存储虚拟化的辅助，能够大幅度提升数据中心的网络利用率和传输速率。可以预见虚拟化会成为未来大数据存储的一个主流技术。
3.2大数据挖掘
在大数据的处理技术中，超大规模的数据挖掘一直是难点，也是重点。面对上百TB，甚至PB级别的异构数据，常规的处理工具往往难以担当重任。需要考虑的是大数据是个不断生长的有机体，因此在挖掘过程中还需要考虑到未来数据继续增长所带来的影响。
因此，大数据的挖掘需要采用分布式挖掘和云计算技术。Google公司一直是分布式挖掘技术的领导者，它研发了MapReduce分布式挖掘工具，英特尔公司在此基础上开发了Hadoop分布式挖掘工具。这两个工具都具有高效、高扩展、高可靠性和高容储率的特点，并提供免费版本，适用于各种类型的大数据挖掘。
3.2.1 MapReduce模型
MapReduce模型是一种云计算中的并行计算模型的主要研究对象。它通过基于云平台中的大数据进行挖掘，从而获取网页相关数据对其研究得出结果。
MapReduce模型有两个函数：Map函数和Reduce函数。MapReduce模型首先获取用户需处理的数据进行splite，然后分别传送到Map worker进行处理。Map worker从输入中获取
MapReduce模型的不足说到底就是MapReduce模型的性能问题，Map/Reduce 的程序效率问题。Google公司的Hadoop系统采用了Combiner来提高Map/Reduce 程序效率。Combiner主要削减了Map阶段的输出以减少中间结果数据，进而为网络带宽和Reduce阶段减负。
3.2.2 Hadoop模型
Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，用户可以轻松地基于Hadhoop 开发和运行处理海量数据的应用程序。Hadoop的主要特点如下：
（1）可靠性：HDFS作为Hadoop的文件系统，能够自动维护数据的多份副本。MapReduce可以在任务失败后根据其他副本来自动重新部署计算任务。
（2）可扩展性：Hadoop可以在不停止集群运动过程中进行集群横向扩展，并能方便地扩展到数以千计节点的超大集群规模。通过balance机制Hadoop能够将数据平均分布到各节点中。通过集群的扩展，可以存储更多的数据文件，处理更大的数据集。
（3）高效性：由于Hadoop MapReduce采用移动计算的方式而不是移动数据的方式进行分布式计算，其在面对海量数据时也能高效处理。另外Hadoop MapReduce的数据本地化（date locality）特性，使计算节点就近处理数据，加快了任务的执行。数据在节点之间动态的移动，保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
（4）低成本：Hadoop集群的高效处理能力不在于使用造价昂贵的机器。Hadoop可以在一般的商用软件上搭建运行，且Hadoop是Apache开源项目之一，
基于Hadoop完成项目时，软硬件成本因此会大大降低。
3.3大数据分析
从内容来说，大数据的分析分为技术和方法的两种类型。从技术上讲，主要是分布式的数据分析和非结构化数据处理等。从方法上讲，主要是利用常用的数理统计方法来进行数据分析，例如使用可视化的数据分析工具。但两者是一个有机的整体。大数据处理的最终目的是为了将数据之间的关系以可视化的方式呈现在用户面前，包括了处理的全部过程和展现的过程。在数据的分析过程中，不仅仅是需要计算机进行自动化的分析，更需要人工进行数据选择和参数的设定，两个是辩证的关系。
3.3.1常用的大数据分析方法
尽管目标和应用领域不同，一些常用的方法几乎对于所有的数据处理都有用，下面将讨论三种常用的数据分析方法：
（1）数据可视化：与信息图学和信息可视化相关。数据可视化的目标是以图形方式清晰有效的展示信息。
（2）统计分析：基于统计理论，是应用数学的一个分支。在统计理论中，随机性和不确定性由概率理论建模。统计分析技术可以分为描述性统计分析和推断性统计分析。描述性统计是对数据集进行摘要和描述，而推断性统计是对过程进行推断。
（3）数据挖掘：是发现大数据集中数据模式的计算过程。许多数据挖掘算法已经在人工智能、机器学习、模式识别、统计和数据库领域得到了应用。
4“大数据”助力制造流程工艺规划
在过去的20年时间里，制造商已经可以通过实施精益生产和六西格玛项目（六西格玛是一种改善企业质量流程管理的技术，以“零缺陷”的完美商业追求，带动质量成本的大幅度降低，最终实现财务成效的提升与企业竞争力的突破），减少生产工艺流程中的浪费和变化问题，并大大提高产品的质量和产量。然而，在医药、化工和矿业等特定的加工环境中，极端波动的变化已经成为常态，甚至运用精益技术也无法解决。在上述产业及其他产业，影响产出的因素纷繁复杂，因此，制造商需要一种更加细化的方法来诊断和纠正工艺流程缺陷，高级分析就是这样一种方法。
高级分析是运用统计和其他数学工具对业务数据进行分析，进而评估和改进当前操作工艺流程的一种方法。在制造业，运营经理可以使用高级分析，深入了解历史工艺流程数据，找出离散工艺步骤和投入之间的模式和关系，找出对产量影响最大的可靠因素，对其进行优化。现在，各个行业和地区的诸多全球制造商都收集了大量的实时车间数据，也有能力开展这种先进的统计评估。他们对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析，从中得出深刻见解。
对于希望使用大数据分析方法来改善加工工艺流程，提高产量的制造商来说，第一个关键步骤就是对现有可用数据进行整理。很多制造商都收集了大量的工艺流程的数据，但这些数据只用于跟踪，并没有成为改善运营操作的基础（我的解释：制造商利用平时收集到的工艺数据主要是跟踪后续加工过程是否存在加工误差，而没有对大量的工艺流程的数据进行系统分析，比如：切削速度对于工件加工精度的影响，通过大数据的分析方法我们可以在保证高加工精度情况下适当的提高切削速度，提高效率；工艺流程中的各个工序的先后顺序对于工件质量和加工效率的影响，通过大数据的分析方法对工艺流程的数据进行分析，适当的调整加工工序，从而改善加工质量）。
大数据时代才刚刚出现，但是在数学研究和科学应用领域，高级分析的应用已有多年的历史。高级分析法是提高产出的一个重要工具，对于工艺流程复杂度高、变化大和存在容量限制的制造业来说尤其如此。事实上，如果可以成功进行定量评估，公司就可以在众多竞争者中脱颖而出。
4.1加工工艺优化中大数据的分析方法的应用
工艺优化是合理安排产品制造工艺、优化和节约制造资源、缩短产品制造周期、降低制造成本、提高产品质量，是推动企业技术进步的重要手段，是计算机辅助工艺设计（CAPP）、特别是定量化CAPP一个尚未得到很好解决的重要课题，面对军工、航天航空、船舶、汽车等行业中的复杂零件，进行工艺优化尤其显得重要。
工艺优化一般分为三个层次：加工方法优化、加工序列优化及切削参数优化。通过提取加工特征的几何与制造信息，在资源环境的约束下进行加工方法的推理（加工特征类别、制造资源加工能力、加工链长度），得到具有一定可行性的加工方法，然后根据加工方法进行加工单元的设计，并进行工艺路线（变换装夹、
变换机床、聚类程度）和加工参数（加工质量、切削时间、切削成本、加工效益）的优化。虽然不同的层次有不同的算法，但最后利用综合目标对三个层次的优化结果进行综合优化与评价，得到最优的工艺。
在加工方法推理阶段，主要以加工特征的类别、可用的制造资源及能达到的指标作为方法的约束，并以加工链的长短和加工能力作为选择最优方法的标准；加工序列和加工参数以遗传算法（遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律演化而来的随机化搜索方法。其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则）为主，其中工艺路线的优化主要以几何拓扑结构和相关的工艺准则进行约束，以聚类程度、变换机床和变换装夹来作为选择的标准；加工参数则在保证切削质量的情况下选择最小切削成本和最短加工时间的参数。
其中工艺路线的优化是优化的重点之一，根据加工方法优化的结果（不同加工方法构成的加工过程中获得的机械加工大数据，利用大数据的分析方法在当前的加工条件下利用最优的加工方法以达到我们的加工目标），生成相应的加工单元，然后在相关约束信息下进行工艺路线的优化。
4.2 大数据处理技术在生产质量跟踪中的应用
由于现代制造企业每个工序产生的数据具有数据量大、多样性和实时变化的特性，传统的技术架构不能有效管理及分析。针对企业提出的将这些数据进行了收集与跟踪，并进行实时分析以优化生产工艺的需求，采取了基于Hadoop技术框架来构建生产跟踪系统，设计了大数据管理模型，实施了各工序的数据采集与迁移工作开展了数据分析与可视化的工作。研究成果表明，在物联网环境下将大数据处理技术应用于传统的生产跟踪与管理业务，具有很强的现实意义。
4.2.1大数据分析技术在某特种印刷企业中的应用
特种印制生产多规格并线生产，生产投料及组织按批进行，常规每批次约10000大张（每一大张包括多个数量的最终产品，简称为小枚，包含数量取决于不同的小枚的尺寸规格）。胶印工序会在每个大张上喷写唯一的“大张ID码”，这是实现每一大张的独立跟踪的基础。包括胶印工序在内的每个工序将进行图像
采集，与各工序标准化缺陷特征模型进行模式对比分析，产生该大张中每个小枚的工序质量检测信息，在物料流转时同步传送到下游工序。下游工序根据上游工序的质量检测信息来调整本工序的生产，或进行全废品兑换操作。同时，将前三个工序的质量信息汇总起来，由人工对再对大张检查机器的判废信息进行再次确认（当前，由于检测及模式识别等因素，以及经济性的考虑，还不能做到完全由机器判废），生成指导后续生产的综合质量信息报告。综合质量信息报告再结合印码工序产生的新质量信息，形成指导后续清分生产工序所需的质量清单。根据该清单所表示的在制品质量等级信息，由人工调度选择后续裁封自动线，或小张清分机全检。其判断依据是质量等级高的产品执行裁封自动线，以提高生产效率。质量等级低的产品执行小张清分机全检，防范废品流出，但生产效率低。
在自动线生产过程中，设备将根据传递来的质量清单，自动剔除有质量缺陷的小枚产品，并用好品来补充生产数量。这一过程的效率及质量完全取决于质量清单。
生产质量跟踪要求简单明了，其基本思路是：流通货币上都有唯一的标识号（业内称之为冠字），根据该标识号能够还原生产的全过程，包括产品装箱的箱号、批次号、大张号。根据批次号，就能从相应的生产系统准确追溯出相关的生产机台、人员、辅助物资批号、质量信息、生产时间等。这对质量改进及提升服务水平具有重要意义。
4.2.2大数据分析技术在机械加工中的应用猜想
在机械加工过程中，借鉴上边特种印刷技术过程，制造企业可以给每一个制造的零件创建一个零件特有的标识号。然后，对创建标识号工序以及后续的各个工序进行图形采集，与各工序标准化缺陷特征模型进行模式对比分析，产生该批次中每个零件的工序质量检测信息，在物料流转时同步传送到下游工序。例如：制造一批零件，工序主要分为粗加工、精加工和精细加工这三个部分，在粗加工结束时，可以获得每一个零件的粗加工工序的工序质量检测信息，根据工序质量检测信息可以将这批零件进行归为高质量、中等质量和不合格三类，高质量和中等质量的产品可以直接投入精加工工序中，根据工序号对不合格零件的每个工序信息回放，找到容易出现问题的工序加以修正从而可以指导后续的加工生产，同时判断零件还能否进行重加工提高零件质量，对于不能进行重加工的直接选择零
件报废。
而对于投入下一步的高质量和中等质量的零件，企业可以设计不同的加工流程，高质量的零件可以采用提高效率的加工方法，在保证生产质量的前提下适当的放宽零件的加工标准，从而提高零件的加工效率；加工中等质量的零件时，采用提高加工精度的加工方法，严格的控制零件的加工标准，以提高零件的加工质量。
在零件生产过程中最重要的就是对于零件生产过程中产生的数据进行有效的采集，而且对于采集到的数据要进行及时有效的存储和分析，从而得到零件的质量信息报告。针对机械加工所设计的部署于企业私有云环境上。主要的客户端全部在企业局域网范围内，客户应用分两类：一类是企业生产调度中心，进行实时查询及调度决策。二类是机台上的操作人员，随时查看生产产品的历史质量记录。系统还建立数据采集网络，采集分散在各机台的机器视觉系统中的业务数据、图像数据。同步采集企业ERP（资源计划系统）和MES（生产执行系统）中的生产调度、物料清单等信息。
5大数据在制造企业的应用探索
近年来，大数据在电商、金融行业、通信行业由于新兴技术，积累了大量的数据，在大数据应用上取得了长足的发展，制造业由于在数据积累和数据的广度上还不够，现在绝大多数制造企业的数据应用都针对在传统企业内的结构化数据，外部数据取得上比较困难，制造业该如何在大数据的浪潮中向前发展呢？以下通过某制造企业M公司大数据应用实例介绍企业大数据应用的一些思路。
M公司,以制造电气产品为主，是一家具有研发、制造、销售等各种功能组织企业，在各省会城市均有营销的办事处。主要客户集中在电厂、风电厂、电网、铁路、汽车等行业，随着中国工业化的浪潮，M公司逐步发展，已经在细分领域市场占有率前列，M公司意识到大数据的价值后，顺应潮流，开始谋划大数据在企业内的应用。
5.1大数据应用准备
5.1.1 企业内部进行大数据的宣传
企业大数据应用的推行，离不开企业领导人的支持，企业的IT部门作为推动和最终的实施者，在内部达成共识后，通过开展与大数据相关的活动，聘请相
关专家开展讲座等，让企业的员工和管理者对大数据有更深入的认识，获得开展大数据应用的广泛认同，为后面大数据的应用的推动起到了巨大的作用。
5.1.2 大数据人才的准备
一直以来，企业对数据的利用主要停留在“交易数据”，这些数据主要是一些结构化的数据。大数据应用，对的数据除了这些交易数据外，还有大量的“交互”数据，这些数据主要以文本、图片、音频、视频等形式存在。一方面企业IT 人员掌握的传统的搜集、分析、挖掘技术已经不能适应大数据的需要；另外大数据的应用往往涉及到企业业务流程的变革，因此对于业务的理解也是大数据人才所必须具备的能力。对于企业而言，必须有计划地引进人员或对现有人员进行相关的培训提升，以做好应对大数据的准备，M公司在IT部门招聘大数据技术人员，并加强了内部培训，做好了人才准备。
5.1.3 搭建大数据技术架构
M公司通过和供应商的合作，并结合已经成形的内部数据分析系统（BI系统），形成了新的架构，引入了新的复杂的数据源的处理技术，包括微博、论坛、网站等数据源，最后集中到数据仓库中供各层级人员使用。中高层使用管理驾驶舱和分析报告，基层人员主要为报表和分析工具。
5.1.4 大数据应用实施规划
一方面，随着企业管理者及普通员工对大数据的理解，业务部门会根据自己的业务提出相应的需求，这个时候，IT部门与业务部门进行共同的探讨，以确定需求的可行性；另一方面，作为推动者的IT部门，需要进行详细深入的规划，了解大数据在企业可能的应用方面，从而去引导业务部门并最终确定需求及应用的方面。确定哪些业务需要大数据，哪些相对容易见成效，可以率先进行。如果率先进行的话，应该则样进行部署，并对可能出现的问题或产生的效果进行分析。通过对企业大数据应用案例研究，结合M企业的实际情况，M公司主要从以下方面进行大数据的应用实施:(1)即时预测供应链的供应或需求(2)获取产品信息，改进产品质量或了解并强化热点功能并加以推广(3)把握市场趋势，快速推出相关产品(4)获取产品竞争信息，改善产品质量。
6大数据应用现状
麦肯锡在大数据的研究报告中指出，大数据的应用已经渗透到每一个行业和
业务职能领域，逐渐成为了重要的生产因素。按照专业领域的划分，信息技术、互联网行业、商业、遥感探测已经开始应用大数据技术来进行研究和生产效益；生物信息技术、科研情报所、图书情报领域已经对大数据展开了研究，并进行了规划；其他专业和行业对大数据可能仍处于了解阶段，但大数据的浪潮很快会波及大部分的行业领域。
6.1国外研究现状
早在 2009 年, 联合国就启动了“全球脉动计划”，拟通过大数据推动落后地区的发展，而2012年1月的世界经济论坛年会也把“大数据, 大影响”作为重要议题之一。在美国, 2009 年至今, https://www.doczj.com/doc/8f4370993.html,(美国政府数据库) 全面开放了 40 万政府原始数据集, 大数据已成为美国国家创新战略、国家安全战略以及国家信息网络安全战略的交叉领域和核心领域。2012 年 3 月, 美国政府提出“大数据研究和发展倡议”, 发起全球开放政府数据运动, 并投资 2 亿美元促进大数据核心技术研究和应用, 涉及NSF，DARPA等 6 个政府部门和机构, 把大数据放在重要的战略位置。英国政府也将大数据作为重点发展的科技领域, 在发展8类高新技术的6亿英镑投资中, 大数据的注资占三成。2014 年 7 月,欧盟委员会也呼吁各成员国积极发展大数据, 迎接“大数据”时代, 并将采取具体措施发展大数据业务。例如建立大数据领域的公私合作关系；依托“地平线2020”科研规划, 创建开放式数据孵化器；成立多个超级计算中心；在成员国创建数据处理设施网络。
在学术界, 美国麻省理工大学 (MIT) 计算机科学与人工智能实验室(CSAIL) 建立了大数据科学技术中心 (ISTC)。ISTC主要致力于加速科学与医药发明、企业与行业计算, 并着重推动在新的数据密集型应用领域的最终用户体验的设计创新。大数据ISTC 由MIT 作为中心学校, 研究专家们来自MIT、加州大学圣巴巴拉分校、波特兰州立大学、布朗大学、华盛顿大学和斯坦福大学等6 所大学。通过明确和资助领域带头人、提供合作研究中心的方式, 目标是发掘共享、存储和操作大数据的解决方案, 涉及 Intel, Microsoft, EMC 等多家国际产业巨头。同时, 英国牛津大学成立了首个综合运用大数据的医药卫生科研中心, 该中心的成立有望给英国医学研究和医疗服务带来革命性变化, 它将促进医疗数据分析方面的新进展, 帮助科学家更好地理解人类疾病及其治疗方法。该
中心通过搜集、存储和分析大量医疗信息, 确定新药物的研发方向, 减少药物开发成本, 同时为发现新的治疗手段提供线索。而以英国为首的欧洲核子中心(CERN) 也在匈牙利科学院魏格纳物理学研究中心建设了一座超宽带数据中心, 该中心将成为连接CERN且具有欧洲最大传输能力的数据处理中心。在产业界, 国外许多著名企业和组织都将大数据作为主要业务, 例如IBM, Microsoft，EMC，DELL,HP等国际知名厂商都提出了各自的大数据解决方案或应用。IBM 宣布了收购Star Analytics (星分析公司) 软件产品组合的消息. 除了Star Analytics, 在IBM最新的收购计划中, Splunk和NetApp 是最热门的收购目标。据不完全统计, 从 2005 年起, IBM 花费超过160亿美元收购了 35家与大数据分析相关的公司。此外, IBM还和全球千所高校达成协议, 就大数据的联
合研究、教学、行业应用案例开发等方面开展全面的合作。
无疑, 欧美等国家对大数据的探索和发展已走在世界前列, 各国政府已将
大数据发展提升至战略高度, 大力促进大数据产业的发展。
6.2国内研究现状
我国政府、学术界和产业界也早已经开始高度重视大数据的研究和应用的工作, 并纷纷启动了相应的研究计划。
在政府层面, 科技部“十二五”部署了关于物联网、云计算的相关专项。2012 年, 中国科学院院长白春礼院士呼吁中国应制定国家大数据战略。同年 3 月, 科技部发布的《“十二五”国家科技计划信息技术领域 2013 年度备选项目征集指南》中的“先进计算”板块己明确提出“面向大数据的先进存储结构及关键技术”, 国家“973 计划”、“863 计划”、国家自然科学基金等也分别设立了针对大数据的研究计划和专项。目前已立项“973 计划”项目 2 项, “973 计划”青年项目 2 项, 国家自然科学基金重点项目 2 项。地方政府也对大数据战略高度重视, 2013 年上海市提出了《上海推进大数据研究与发展三年行动计划》, 重庆市提出了《重庆市人民政府关于印发重庆市大数据行动计划的通知》, 2014 年广东省成立大数据管理局负责研究拟订并组织实施大数据战略、规划和政策措施, 引导和推动大数据研究和应用工作。贵州、河南和承德等省市也都推出了各自的大数据发展规划。在学术研究层面, 国内许多高等院校和研究所开始成立大数据的研究机构。与此同时, 国内有关大数据的学术组织和活动也纷纷成
立和开展。2012 年中国计算机学会和中国通信学会都成立了大数据专家委员会, 教育部也在人民大学成立“萨师煊大数据分析与管理国际研究中心”。近年来开展了许多学术活动, 主要包括: CCF大数据学术会议、中国大数据技术创新与创业大赛、大数据分析与管理国际研讨会、大数据科学与工程国际学术研讨会、中国大数据技术大会和中国国际大数据大会等。
在产业层面, 国内不少知名企业或组织也成立了大数据产品团队和实验室, 力争在大数据产业竞争中占据领先地位。
从大数据的应用效果来看，总体趋势与上述的三类专业呈现一致性。大数据的普及需要一个过程，首先从重点应用行业开始，例如信息技术领域行业，逐渐扩展到其他行业。美国已经由白宫颁布了大数据开发与利用的国家级战略，由美国国防部和国土安全局牵头开展全面推广大数据的应用。我国目前对大数据的研究并不多，应用更是缺乏。如果要推动大数据的应用，应当由国家层面进行大数据的平台建设。在过去的国家自然科学基金和社会科学基金的课题指南中，已经提出了很多设计大数据的课题，相信在未来几年内国家会对大数据的研究、开发与利用提供政策和资金支持。
总而言之，大数据的技术与应用还是处于起步阶段，其应用的前景不可估量。各个行业应当把握时代脉搏，充分认识到大数据所能带来的革命性改变，只有这样才能保持创新与进步，从而站在行业的最前沿。
某知名汽车制造企业大数据应用背景 随着互联网和移动互联网的兴起，越来越多有购车需求的用户会到网上查询相关信息，进行车型、价格、性能等各方面的比较。同时，论坛、微博、贴吧等互联网社交平台也成为用户发表用车感受，讨论汽车品牌的主要阵地，互联网渠道正成为车企最主要的营销阵地，对互联网汽车用户数据的整合和利用，成为汽车企业洞察消费者和市场，明智决策的关键。 企业问题与需求 1、该汽车企业可获得用户数据越来越多，包括官网、minisite、CRM等各渠道来源数据，这些都是非常重要的一方数据，可以最直观的了解对该汽车品牌有需求的目标人群，但这些数据分散于各业务系统中，迫切需要进行整合和应用。 2、汽车行业竞争激烈，国产、合资、日系、德系等各系品牌众多，市场越来越细分，消费者选择的不确定性越来越高，车企需要全面了解用户相关信息，从而更有针对性的进行销售、营销等方面的工作，从而更好的消费者对本品牌的选择。 3、自媒体时代，人人都成为媒体，很多该购车用户会在垂直论坛、贴吧、微博上谈论品牌及竞品，该企业希望能汇总和分析这些舆论数据，及时发现和处理负面信息，同时助力销售线索的拓展。 941大数据服务联盟解决方案 大数据项目整体架构 1、建立大数据云平台，整合各渠道数据
941大数据服务联盟服务方负责基础设施的投入、建设及运维（包括硬件与软件），为该车企建立大数据云平台，通过部码的方式采集官网、Minisite 等线上渠道的用户数据，并与企业内部CRM等数据整合。同时，该企业还接入了用户数据库，基于5.5亿的用户画像数据，补充该企业一方数据无法支持的年龄、购买偏好、媒体偏好等维度的用户数据。 2、标签化用户，生成和管理用户画像 企业一方数据与941大数据服务联盟服务方三方数据融合后，基于标签系统，结合产品及业务需求，生成该车企的微观和宏观用户画像，其中微观画像为单个用户的画像，通过关键ID即可查询人口属性、汽车用户属性、内容偏好等信息。宏观画像为特定用户群画像，包括本品牌相关人群，竞品相关人群等，通过微观/宏观用户画像信息，该企业的市场及销售人员一方面可以准确定位每款车型的潜在用户，包括收入、偏好、学历等各方面特征，从而进行精准的用户细分和市场营销；一方面可以清楚的了解每款车型的用户对产品的关注点，如油耗，外观，空间等，从而在产品设计，营销等方面进行针对性的优化。 3、搭建大数据舆情分析系统，第一时间发现和处理负面信息 以往，该企业的品牌部门为了解用户舆情，都是以人工的方式去各类垂直网站收集用户舆情信息，这种方式繁琐、消耗很多的人力和时间，而且收集的信息也不够全面和实时，本期项目中，941大数据服务联盟服务方为该企业搭建了大数据舆情分析系统，基于大数据抓取工具，抓取互联网微博、论坛数据，贴吧、汽车垂直网站等用户舆情数据，实时、全面的获取该企业旗下各款车型的舆情数据。
大数据在工业制造业中 的应用研究 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】
大数据在工业制造业中的应用研究 刘强 摘要：工业制造业是当前社会上的一个重要行业，对社会经济发展有着很大促进作用，在信息技术快速发展的大形势下，为能够使工业制造业得到更好发展，必须要对大数据进行有效应用，通过大数据的应用使工业制造业得以创新，从而使其得到更好发展，使社会经济水平得到更大提高。本文就大数据在工业制造业中的应用进行研究。 关键词：工业制造业；大数据；应用 当前社会已经逐渐进入大数据时代，大数据时代的到来也在很大程度上影响社会上各个行业发展，并且大数据在实际生产中应用也成为今后各个行业发展必然趋势。作为社会发展过程中的重要行业，大数据在工业制造业中的应用有着十分重要的作用，对推动工业制造业发展有着不可替代的作用，因此在工业制造业中大数据的应用也就十分必要。在当前工业制造业发展过程中，各企业领导人应当在分析当前工业大数据现状基础上，在工业制造业中对大数据进行有效应用。 1 工业制造业中大数据应用现状分析 从当前我国工业制造业发展实际情况来看，虽然已经具备一些国际知名企业，然而与国际上发达国家相比较而言，在工业制造业中大数据应用仍然比较落后。就当前实际情况而言，大数据应用比较广泛，应当应用比较成熟的大多都是一些电子商务公司及企业。对于电子商务公司及企业而言，其能够对大数据的有效应用分析实际生产经营状况，同时能够通过大数据的应用对消费者进行引导，使其能够在消费过程中产生一定倾向性，但当前在工业制造业方面大数据应用仍相对比较落后。对当前工业制造企业而言，其在产品生产
大数据分析应用的九大领域 2014/6/26 11:13 随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每天都可以看到大数据的一些新奇的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据的分析影响，但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢?下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用，这些都是大数据在分析应用上的关键领域： 1.理解客户、满足客户服务需求 大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更好的了解客户以及他们的爱好和行为。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。在一般情况下，建立出数据模型进行预测。比如美国的着名零售商Target就是通过大数据的分析，得到有价值的信息，精准得预测到客户在什么时候想要小孩。另外，通过大数据的应用，电信公司可以更好预测出流失的客户，沃尔玛则更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平，政府也能了解到选民的偏好。 2.业务流程优化 大数据也更多的帮助业务流程的优化。可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。人力资源业务也通过大数据的分析来进行改进，这其中就包括了人才招聘的优化。 3.大数据正在改善我们的生活 大数据不单单只是应用于企业和政府，同样也适用我们生活当中的每个人。我们可以利用穿戴的装备(如智能手表或者智能手环)生成最新的数据，这让我们可以根据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。而且还利用利用大数据分析来寻找属于我们的爱情，大多数时候交友网站就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象。
大数据技术与应用专业建设 调研报告 自党的十八大以来，我国提出了实施国家大数据战略的重大决策。国务院和相关部门先后印发了《促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（2016～2020年）》等指导性文件。各部门、各地方高度重视，据不完全统计，我国已有20多个省级地方和10余个部委出台了本地区、本行业大数据发展规划，我国大数据发展已经正式驶入快车道。 2015年9月5日经李克强总理签批，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统指导我国大数据发展的国家顶层设计和总体部署大数据发展工作。《纲要》提出从政府大数据、新兴产业大数据、安全保障体系三个方面着手推进大数据领域十大工程建设，将我国大数据发展推向了另一个制高点。 职业教育服务经济与社会发展，必须紧跟产业发展步伐，随着经济增长方式转变而“动”，跟着产业结构调整升级而“走”，围着企业技能型人才需求而“转”，适应市场的需求而“变”。在大数据技术飞速发展的今天，职业教育必须紧跟大数据产业发展步伐。为了更好地了解相关行业企业对大数据人才的需求，促进大数据技术与应用专业教学及专业建设，大数据技术与应用专业教学资源库建设团队在国内外针对大数据在行业企业的需求开展了调研。
一、调研目的 1、了解大数据行业企业对大数据技术与应用专业人才的需求倾向、人才需求规格预测、就业预测、人才的市场定位等； 2、了解大数据行业企业对大数据技术与应用专业人才培养模式、培养目标的意见，以及对专业知识、岗位分工、职业技能等的要求； 3、了解往届相关专业毕业生在工作单位的表现及用人单位对往届毕业生的工作、岗位能力评价； 4、与相关企业建立校企合作模式，促进教学与社会实践的联系，为大数据技术与应用专业教学资源库的专业建设、课程体系建设及培养模式寻找更完善的发展方向。 二、调研方式 1.问卷调查：印制问卷涵寄或面交，请企业相关人员作答。 2.实地调研：教师到企业和用人单位实地调研。 3.座谈调研：邀请用人单位的技术人员、管理人员到系里开展座谈交流。 4.网上调查：到网上搜索有关人才需求、课程设计、教学计划等信息。 三、国内外大数据发展现状 （一）大数据产业呈现爆炸式增长 由IDC和EMC联合发布的《The Digital Universe of Opportunities : Rich Data and the Increasing Value of Internet of Things》研究报告中指出，2011年全球数据总量已达到1.8ZB，并将以每两年翻一番的速度增长，
制造业大数据分析的五大应用介绍 近年来，发展智能工厂成为全球制造业的显学，随着人力短缺、工资上涨、产品交期越来越短、市场需求变动大等问题出现，制造业正面临新一波转型挑战，如何在控制生产成本的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的，也因此，从德国、美国到台湾各个制造大国，无不积极推动工业，希望能协助制造业者解决经营困境、提升竞争力，而大数据分析与优化则成为发展工业的基础。 制造业大数据分析五大应用 深耕制造业多年的天拓四方数网星，在大数据分析上提供的不只是产品，还有结合产业知识与丰富经验的顾问服务，帮助制造业者做出正确有效率的大数据分析。 目前市面上有很多大数据分析的解决方案，但大多只能做到资料视觉化，也就是以图表呈现分析结果，而数网星可以根据制造业所面临的问题，决定要做哪一种分析，例如预测或模拟，甚至整合财务或产销端资讯，找出解决问题的方法，这在智能制造过程中是非常重要的事，因为企业往往拥有大数据，却不知道该如何分析。 高科技制造业者面临到的问题主要有三种，第一、未预期的物料问题或设备故障直接冲击产能，以致耗损大量成本;第二、因制程稳定性问题造成产品良率下降，不但影响获利更影响客户满意度;第三、制程世代转换越来越快，如何加快量产速度，成为获利的关键因素。因此，IBM根据制造业所面临到的问题与产品生命周期，归纳出制造业大数据分析五大应用模式;
第一、物料品质监控。原物料品质不稳定其实有迹可循，然而传统SPC监控要等到发生问题时才会做出警示，此时不仅己经影响产品品质，更不容易找出原因，而数网星则是主动分析趋势变化，发现潜在问题即早做出预警，以便能及早解决(如：更换物料)维持产品品质。 第二、设备异常监控与预测。传统SPC监控虽然也涵盖设备参数，但有时设备仍然会发生问题，工程师也不知道设备发生问题该怎么处理最有效，数网星运用设备感测资料及维修日志，找出发生设备异常的模式，监控并预测未来故障机率，好让工程师可以即时执行最适决策。 第三、零件生命周期预测。零件或耗材有其生命周期，制造业者多半根据供应商建议进行定期更换，却忽略了生产及环境条件对耗损速度的影响，导致以下两种情况经常发生，一是在太早更换零件，造成不必要的开销，二是太晚更换零件，导致品质受影响。数网星根据生产及设备状态资料、零件资讯，精准预测零件生命周期，在需要更换的最佳时机提出建议，帮助制造业者达到品质成本双赢。 第四、制程监控提前警报。制造业的制程参数相当多且彼此会互相影响，若是因为制程参数偏移而影响产品品质，工程师只能单一站点逐步追查，相当耗费时间，而数网星的做法是建立产品品质预测模型，找到最佳的制程黄金区间，一旦发现制程参数偏移到区间外，便即时发出警报，让工程师可以即时进行调整或其他决策。 第五、良率保固分析。对制造业者来说，产品良率过低或是出售后于保固期间内发生问题，不仅会增加成本，更直接影响企业形象与客户满意度。因此数网星结合生产设备、产品良率及维修保固相关资料，建立预测模型，以预测良率并降低保固成本。
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
第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大
数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
大数据在企业商业智能、公共服务和市场营销三个领域拥有巨大的应用潜力和商机。 今天，大数据似乎成了万灵药，从总统竞选到奥斯卡颁奖、从web安全到灾难预测，正如那句俗语： “当你手里有了锤子，什么都看上去像钉子。 ”当IT经理成功部署一套Hadoop系统后，任何事看上去都与大数据有关（事实也是如此）。 类似的事情在云计算的普及中也出现过，一开始大家认为所有的IT都可以搬到云端，而现实是我们依然需要虚拟化技术和基础设施。 对于大数据来说，如果IT经理们初期不能正确选择应用领域，有可能会导致达不到期望值，招致麻烦。 其实，综合来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 商业智能过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos的BI产品分析海量数据并生成报告。 数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题： “某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。 大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限： 首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我们知道问题是什么，然后去找答案。
（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。 将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。 可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。 此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。 这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。 今天的大数据技术还处于战国时期，未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，BI厂商们将能推出完善的，让CEO感到满意的“大数据套件”，但这并不意味着企业IT经理们的工作将受到威胁。 因为正如云计算在理想和现实间达成妥协一样，大数据也会经历类似的发展过程。 传统的BI工具将与大数据分析并存。 公共服务大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。 如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。 今天，城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。 这些都是非常紧迫的问题，而城市，也正是大数据计划的绝佳实验室。 以纽约这样的大都市为例，政府公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化（购物、交通、医疗等）等都是大数据分析的理想对象。
大数据在制造企业中的应用 近年来出现的人力短缺、工资上涨、产品交付期短和市场需求变动大等问题，使得制造业正面临新一波转型挑战。如何在控制生产成本的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的。在这样的背景下，德国、美国等制造业发达国家无不积极推动“工业4.0”。“工业4.0”本质上是通过信息物理系统实现工厂的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产[1]。大数据的作用不仅局限于此，它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用，如产品设计、原料采购、产品制造、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。 1 大数据使得订单处理方式有了质的变化 大数据的核心作用在于预测。大数据可以快速精准地预测市场趋势和客户需求，并对客户进行细分，为其提供量身定制的合适服务。企业通过大数据的预测结果，便可以得到潜在订单的数量，然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节[2]。即企业可以通过大数据技术，在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析，得到粗略的客户需求量，然后开始生产加工产品，等到客户下单后，才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。如海尔集团于2013年1月构建了SCRM（社交化客户关系管理）会员大数据平台。销售人员可进行大数据分析，精准预测出个体消费者的需求，实现了在客户下单之前进行订单处理。 2大数据使得仓储运输和批发经营不复存在 由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望值，企业在产品设计制造之后，可直接派送到消费者手中。虽然此时消费者还没有下单，但是消费者最终接受产品是一个大概率事件。这使得企业不存在库存过剩的问题，也就没有必要进行仓储运输和批发经营。 3大数据使原料采购更加科学 大数据技术可以从数据分析中获得知识并推测趋势，可以对企业的原料采购的供求信息进行更大范围的归并、匹配，效率更高。大数据通过高度整合的方式，将相对独立的企业各部门信息汇集起来，打破了原有的信息壁垒，实现了集约化管理，可以根据轻重缓急，更加科学合理地安排企业的财政支出。其次，利用大数据的海量存储与快速数
大数据的应用领域和发展前景怎么样 随着大数据进军社会的各个领域，千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才，力争打造大数据全才，就今年的综合情况来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 （1）商业智能 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题：“某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限： 首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我
们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，传统的BI工具将与大数据分析并存。 （2）公共服务 大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。
大数据技术及其在教育领域的应用大数据是一个正在发展中的概念。到目前为止，学术界对于“大数据”一词还没有准 确、统一的定义。著名学者涂子沛在《大数据》一书中指出：“大数据（BigData）是指那 些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数 据，一般以‘以太节’为单位。大数据之大，并不仅仅在于容量之大，更大的意义在于通 过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来‘大知识’、 ‘大科技’、‘大利润’和‘大发展’。 大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全 面的洞察能力提供了前所未有的空间。互联网时代的数据正在迅速膨胀，它决定着组 织的未来发展，随着时间的推移，人们将越来越意识到数据对组织的重要性。对于企 业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分 析能揭示隐藏其中的知识信息，对大数据的二次开发则是通过大数据创造出新产品和 服务。例如，Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创 造出一种新的广告模式。大数据这股汹涌浪潮正在兴起，将给各行各业的发展模式和 决策带来前所未有的革新与挑战，教育领域同样不可避免，面临新的挑战和机遇。 大数据在教育领域中的主要应用 近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教育逐渐被认为是大数据 可以大有作为的一个重要应用领域，有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。 大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重 要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用 于统计和分析。 而近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域 中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革 新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。 教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学 校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被 我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为 改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能改善学生期末考试的成绩、平时的 出勤率、辍学率、升学率等。 1. 革新教育理念和教育思维 随着大数据时代的来临，教育大数据深刻改变着教育理念、教育思维方式。新的时代， 教育领域充满了大数据，诸如学生、教师的一言一行，学校里的一切事物，都可以转化为 数据。当每个在校学生都能用计算机终端学习时，包括上课、读书、写笔记、做作业、发
附件： 2017年大数据技术与及用人才培养方案 一、培养目标 本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的，德、智、体、美等方面全面发展的，具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识，以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标，系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术，旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业，具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。 二、学制及招生对象 （一）学制：三年 （二）招生对象：高中毕业生和中职毕业生 三、人才培养规格 （一）职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位 本专业大数据基础类岗位：大数据文档编写、大数据采集清洗与转换； 大数据技术类岗位：大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析； 2.相关岗位 大数据销售服务类岗位：大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位 大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位 （二）起薪标准 4500元/月 （三）人才质量标准 1.知识要求 毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识，掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能；具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力，具备良好的职业道德与素养。
①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能； ②具备一定的英语知识，能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语， 包括技术性文档和资料； ③掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设； ④掌握Linux平台下大数据平台搭建，数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技 能； ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能，能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求 通过三年的学习，学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件； ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力；具备数据库系统管理维护的能力； ④具备非结构化数据处理能力； ⑤具备数据仓库管理基本能力； ⑥具备OOP程序设计能力； ⑦具备Web应用开发能力； ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力； ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 3.素质要求 ①政治思想素质： 热爱祖国，拥护党的基本路线。遵纪守法，善于独立思考，勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质： 具有一定的文化素质修养，诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯；具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格；具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质： 掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识；掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。
大数据技术与应用专业 建设方案 北京四合天地科技有限公司 2018年6月
目录 1项目背景 (4) 1.1行业背景 (4) 1.2政策导向 (5) 2人才培养方案 (6) 2.1行业人才需求 (6) 2.2大数据岗位设置 (9) 2.2.1Hadoop运维工程师 (9) 2.2.2大数据开发工程师 (9) 2.2.3数据采集工程师 (10) 2.2.4系统开发工程师 (11) 2.3大数据人才基本技能要求 (11) 2.4人才培养目标 (12) 2.5人才培养策略 (12) 3教学现状分析 (13) 3.1教学科研难以保证 (13) 3.2实训环境缺失 (13) 3.3实训内容不足 (13) 4课程体系建设 (14) 4.1培养目标 (14) 4.2课程设置 (14) 5实训室建设 ............................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1设计理念..................................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.1以就业为导向...................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.2以能力为本.......................................................................................... 错误!未定义书签。
工业大数据案例Revised on November 25, 2020
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。
大数据技术与应用专业 人才需求分析和预测性调研报告 一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态 推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年，贵州提出“万企融合”大行动，计划用五年时间，带动10000家企业通过应用大数据技术，提升企业数字化、网络化、智能化水平，实现发展新增长、服务升级。有预测称，这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1）大数据市场需求 大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至 2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元，符合年增长率将达到26%。 中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口2018年高达150万，俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万，这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠。未来几年人才需求将持续走俏。引进和培养1000
大数据在工业制造业中的应用研究 刘强 摘要：工业制造业是当前社会上的一个重要行业，对社会经济发展有着很大促进作用，在信息技术快速发展的大形势下，为能够使工业制造业得到更好发展，必须要对大数据进行有效应用，通过大数据的应用使工业制造业得以创新，从而使其得到更好发展，使社会经济水平得到更大提高。本文就大数据在工业制造业中的应用进行研究。 关键词：工业制造业；大数据；应用 当前社会已经逐渐进入大数据时代，大数据时代的到来也在很大程度上影响社会上各个行业发展，并且大数据在实际生产中应用也成为今后各个行业发展必然趋势。作为社会发展过程中的重要行业，大数据在工业制造业中的应用有着十分重要的作用，对推动工业制造业发展有着不可替代的作用，因此在工业制造业中大数据的应用也就十分必要。在当前工业制造业发展过程中，各企业领导人应当在分析当前工业大数据现状基础上，在工业制造业中对大数据进行有效应用。 1 工业制造业中大数据应用现状分析 从当前我国工业制造业发展实际情况来看，虽然已经具备一些国际知名企业，然而与国际上发达国家相比较而言，在工业制造业中大数据应用仍然比较落后。就当前实际情况而言，大数据应用比较广泛，应当应用比较成熟的大多都是一些电子商务公司及企业。对于电子商务公司及企业而言，其能够对大数据的有效应用分析实际生产经营状况，同时能够通过大数据的应用对消费者进行引导，使其能够在消费过程中产生一定倾向性，但当前在工业制造业方面大数据应用仍相对比较落后。对当前工业制造企业而言，其在产品生产方面通常种类比较单一，对于本企业之外其它产品往往很少了解。一些工业制造企业在将其它企业收购之后，未能够对企业整合加强重视，从实际情况来看许多企业基本都不实行整合，大多数自身企业与收购企业在实际运行过程中仍以及其原本机制，这必然会造成信息孤岛出现，而这种情况的出现必然会对企业发展产生十分不利影响。而在工业制造业发展过程中，通过大数据的有效应用可积极推动工业制造过程中整个环节，包括产品研发、生产以及销售等，在产品生产制造过程中能够使其周期有效缩短，同时还能够使产品质量以及客户满意度均得到有效提升。对于工业制造业而言，其属于传统产业，当前整个行业均在很大程度上被大数据的智能化及创新化所影响，应当尽快将传统生产理念转变，在工业制造业发展过程中加快大数据应用。 2 在工业制造业中大数据实际应用分析 应用大数据建设智能化生产工厂 在当前工业制造业发展过程中，通过对大数据的应用能够使智能化生产制造工厂的构建得以实现，然而这并非立即能够实现，应当依据科学发展轨迹实行，通常都要经过一定环节才能够使智能化生产制造工厂建设得以实现，从实际情况来看，其所包括环节主要有智能化生产，改变小规模生产模式，实现规模定制，最终使消费者需求能够得到满足。 应用大数据分析市场情况 应用大数据对销售数据行为趋势进行分析 在大数据时代不断发展形势下，为能够使数字营造得以实现，首先应当分析并且挖掘数据，同时应当深度对数据实行提炼以及分析，最终使决策或预测可行性报告数据能够得以形成。对于大数据营销而言，其价值主要表现下以下几点： 首先，大数据营销能够分析用户行为以及特征。在产品日常销售过程中，通过用户数据的足够积累，可对用户喜好以及购买习惯进行有效分析，从而能够将用户购买意向掌握，在此基础上，可使大数据营销具有十分明确的目标。
大数据分析应用最多的9个关键领域 随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大多数企业和社会都会受到大数据分析的影响，但大数据是究竟是如何帮助增加价值呢? 下面让我们来看看9个高价值大数据应用，这些都是大数据分析应用的关键领域： 1. 理解、定位客户，以及为客户提供服务 这是现在最大的最广为人知的大数据应用领域之一。这里的重点是使用大数据来更好地了解客户以及他们的行为和喜好。企业都热衷于收集社交媒体数据、浏览器日志、文本分析和传感器数据，来更全面地了解他们的客户。在大多数情况下，这里的总的目标是创建预测模型。例如美国零售商Target通过利用大数据分析，他们现在可以非常准确地预测他们的客户什么时候想要小孩。另外，通过使用大数据，电信公司现在可以更好地预测客户流失，沃尔玛可以更好地预测哪些产品将会热卖，汽车保险公司能够了解其客户的驾驶水平，而政府则能够了解选民的偏好。 2. 理解和优化业务流程 大数据也越来越多地用于优化业务流程。通过利用从社交媒体数据、网络搜索趋势以及天气预报挖掘出的预测信息，零售商能够优化其库存。其中广泛应用大数据分析的业务流程是供应链或配送路线优化。在这方面，地理定位或无线电频率识别传感器被用来追踪货物或送货车，并通过整合实时交通数据来优化路线。人力资源业务流程也能够通过使用大数据分析来改进。这包括优化人才招聘，以及使用大数据工具衡量公司文化和人员参与度。 3. 大数据改善每个人的生活 大数据不仅适用于企业和政府，也适用于我们每一个人。我们现在可以利用从可穿戴设备(例如智能手表或智能手链)生成的数据，这让我们可以追踪我们的热量消耗、睡眠模式等。我们还可以利用大数据分析来寻找爱情，大多数网上交友网站都使用大数据工具和算法来帮助我们寻找最合适的对象。 4. 提高医疗和研发 大数据分析的计算能力使我们能够在几分钟内解码整个DNA，并让我们可以找到新的治疗方法，同时更好地理解和预测疾病模式。就像所有人能够受益于智能手表和可穿戴设备产生的数据一样，大数据同样可以帮助病人更好地治病。未