2020年大数据行业发展报告出炉 马云曾经说过一句话，当今以及未来的世界当中，最珍贵的能源就是大数据。随着云计算和大数据技术的兴起和快速发展，大数据技术应用已经融入到了各行各业。很多公司已经从大数据中获益。 大数据不仅运用在财务核算上，更能在从研发到采购、生产、物流、营销、客户、订单管理等等一系列企业运营上发挥作用。借助数据管理，企业不仅可以有效预估和分析管理效果，而且还能为企业在战略问题，资源整合问题，业务拓展提供决策依据。因此大数据产业的发展将可以几大的促进企业的进步，实现跨时代的变革。 2016-2021年大数据行业深度分析及“十三五”发展规划指导报告认为，2017年大数据行业将呈现六大趋势： 1.将会推出更多的分析工具 随着数据量的不断增长，数据分析方法也将进一步提高。虽然SQL依然会是数据分析的标准方法，但是新兴分析工具也不可小觑。 Spark是其中之一，它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架，多家世界顶级的数据企业例如Google，Facebook等现已纷纷转向Spark框架。 这些新兴分析工具操作简单，对用户没有任何编码知识要求。 Microsoft和Salesforce都已经推出了新型分析工具， MicrosoftRServer和LightningCRM平台，非编码人员也可以创建应用程序来查看数据。 2.实时数据分析将获得更多关注 技术专家预测，2017年企业将需要实时数据分析工具，来帮助他们利用数据进行实时决策。实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。目前有几款数据分析工具可以提供实时访问数据，如GoogleAnalytics和Clicky。高德纳资讯公司预测，到2018年，近50%的企业都将面临隐私泄露问题。事实
大数据行业分析报告
目录 一、大数据概述 (1) 1、大数据简介 (1) 2、大数据特征 (1) 3、大数据的技术 (2) 4、大数据的应用 (2) 5、大数据处理方法 (2) 二、大数据发展现状与趋势分析 (4) 1、国外现状 (4) 2、国内现状 (5) 3、发展趋势分析 (6) 三、重点应用领域及行业企业分析 (8) 1、重点应用领域 (9) 2、重点企业 (13) 3、国内运营商分析 (18) 四、存在问题及对策分析 (19) 1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (19) 2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20) 3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20) 4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20) 5、大数据时代的到来挑战人才资源 (20) 五、大数据方面的相关政策和法规 (21) 1、数据生产的相关政策和法规 (21) 2、数据共享的相关政策与法规 (21) 3、隐私保护的相关政策和法规 (22)
一、大数据概述 1、大数据简介 随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。 2、大数据特征 大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面： 首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格
石油行业大数据分析 平 台 方 案
目录 一数据管理的现状 (1) 二石油行业大数据分析的概述 (2) （一）石油行业大数据分析概念 (2) （二）石油行业大数据分析目标 (3) 三石油行业大数据分析体系 (3) 四石油行业大数据分析核心领域 (4) （一）数据模型 (4) （二）数据生命周期 (5) （三）数据标准 (6) （四）主数据 (8) （五）数据质量 (9) （六）数据服务............................................................................................ 1 1 （七）数据安全............................................................................................ 1 2 五石油行业大数据分析保障机制 (13) （一）制度章程............................................................................................ 1 3 (1) 规章制度............................................................................................ 1 3 (2) 管控办法............................................................................................ 1 3 (3) 考核机制............................................................................................ 1 3 （二）石油行业大数据分析组织....................................................................... 1 5
摘要：随着条形码、二维码、RFID、工业传感器、自动控制系统、工业互联网、ERP、CAD/CAM/CAE等信息技术在工业领域的广泛应用，大量与工业生产活动相关的数据被实时采集并存储到企业的信息系统中。对这些数据进行分析，有助于改进生产工艺、提高生产效率、降低生产成本，为实现智能制造奠定基础。因此，工业大数据分析引起了工业界和学术界的广泛关注。模型和算法是大数据分析理论和技术中的两个核心问题。介绍了工业大数据分析的基本概念，综述了几种流行的工业大数据分析模型在工业大数据分析领域的应用情况以及相应求解算法方面的研究成果，并探索了大数据分析模型和算法的未来研究方向。 关键词：工业大数据; 大数据分析; 模型; 算法; 智能制造 1 引言 当今时代，信息化和工业化的融合已经成为发展趋势，《中国制造2025》指出：“新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点”。工业大数据在两化融合过程中起着至关重要的作用，国务院颁发的《促进大数据发展行动纲要》把发展工业大数据列为主要任务之一：“推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂。建立面向不同行业、不同环节的工业大数据资源聚合和分析应用平台”。工业大数据是指在工业领域中产生的大数据。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、射频识别（radio frequency identification，RFID）、工业传感器、工业自动控制系统、工业互联网、企业资源计划（enterprise resource planning，ERP）、计算机辅助设计（computer
证券行业大数据解决方案 前言 随着互联网及移动互联网的高速发展，传统证券业也逐步走向市场化和网络化，行业在快速变化中也面临着激烈的竞争，一方面国家监管层面逐步放开管制，加强监督，鼓励创新。另一方面，证券行业内部各公司也在不断的与时俱进，从经纪、资管业务的网络化，到证券版银联的发展，再到个性化、移动化、社交化的客户服务。 证券公司要在这样竞争激烈市场中保持领先地位，需要在满足监管层合规审计的要求下，以客户为中心，对内深化运营和服务，提高现有客户体验和单客户价值；对外实时了解市场和上市企业等信息，加强跨界合作，对潜在客户精准定位和营销。 在这样背景下，数据成为券商提供内外竞争力的关键，只有及时准确地获得客户在内部和外部的交易、行为，媒体偏好，社交内容的信息数据，才能更好的了解客户，做好营销和服务，并不断优化产品设计和运营。 证券行业大数据问题及解决方案 1、哪些数据需要纳入到大数据平台上来？ 证券公司内部在经纪业务、资管业务、投行业务和自营业务中存在各个系统，例如股票交易系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。同时，在各个业务中又存在各种角色，如用户，上市公司、融资方、出资方、托管行等。这些角色在各个系统每时每刻都在产生着各种结构的数据，这些数据产生的不但数量大，类型多，速度快，而且可能会存在各个系统的不一致。
同时，在互联网高速发展的今天，和证券公司相关的各个角色也在无时无刻不在产生大量的网络数据，例如用户的购物行为、媒体资讯浏览等，上市公司的投融资、并购活动等。各业务形态也都在大的市场环境下受到影响，例如政策法规、国内外金融形势、重大事件等。这些数据中哪些应该被纳入大数据平台呢，是根据最终的业务场景来决定，还是将所有能获取的数据全部纳入，深入挖掘，以数据说话呢？ 本方案的大数据理念是数据标准化和分层接入。对目前和将来可获取的数据类型、来源进行充分调研和理解，制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准，以实现很好的系统扩展性。根据业务需求、数据类型、范围、来源、采集技术、实时性要求等进行分层接入，尽量保证原始数据完整性，整合数据一致性和挖掘数据价值度。 2、如何进行跨渠道的用户生命周期运营管理？ 移动端、PC端乃至类似Apple Watch等可穿戴设备都已成为用户数据触点。股票、投资理财、投顾服务等各个业务，涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触点、场景下的痕迹，对这些数据进行拉通和分析，可以掌握用户在该券商所处的生命周期，从而可以有的放矢的。对用户进行针对性运营。
2014年大数据行业分 析报告 2014年9月
目录 一、大数据的特征 (4) 1、大数据的定义 (4) 2、大数据的关键特征 (4) （1）海量化 (4) （2）多样化 (5) （3）快速化 (5) （4）价值化 (5) 3、大数据相关技术 (6) 4、大数据技术的价值 (7) 二、行业监管体制、主要法律法规及政策 (7) 1、行业主管部门及监管体制 (7) （1）行业主管部门 (7) （2）行业自律性组织 (8) 2、行业相关法律法规及政策 (8) 三、行业发展概况 (10) 1、大数据产业发展概况 (10) 四、行业周期性、季节性与区域性特点 (11) 五、影响行业发展的因素 (12) 1、有利因素 (12) （1）国家开始意识到大数据的战略价值 (12) （2）基于数据分析进行的企业管理经营效果明显 (12) （3）“云计算”和“大数据”后的数据分析需求大幅上升 (13) 2、不利因素 (13) （1）数据分析人才的缺乏 (13) （2）数据的归属权不清晰，制约着大数据的融合及发展 (14) （3）数据积累不足 (14) （4）下游主要客户议价能力相对较强，一定程度上制约行业企业的发展 (15)
六、行业规模 (15) 1、大数据市场发展概况及趋势 (15) 2、大数据技术在各行业的应用前景 (16) （1）电力行业 (16) （2）金融行业 (17) （3）交通行业 (18) 3、行业上下游产业关系 (19) （1）大数据行业与上游行业的关系 (19) （2）大数据行业与下游行业的关系 (20) 七、行业风险特征 (20) 1、市场风险 (20) 2、技术更新风险 (20) 3、数据安全风险 (21)
大数据行业研究报告 2013年11月20日 目录 一：大数据概述 (2) 1.1大数据定义 (2) 1.2大数据特点 (3) 1.3大数据相关技术 (4) 1.4大数据应用价值 (5) 二：大数据行业环境分析 (6) 2.1产业链 (6) 2.2商业模式 (7) 2.3市场规模 (9) 2.4行业竞争 (9) 三：大数据在行业中的应用分析 (10) 3.1医疗行业 (10) 3.2能源行业 (11) 3.2通信行业 (11) 3.4零售业 (11) 四：大数据行业重点企业介绍 (12) 4.1IBM (12) 4.2惠普 (12) 4.3Teradata (12) 4.4阿里巴巴 (12) 4.5百度 (13) 4.6腾讯 (13) 4.7拓尔思 (13) 4.8东方国信 (13) 4.9同有科技 (14) 五：大数据的时代机遇与挑战 (14) · 1
一：大数据概述 1.1大数据的定义 大数据是时下最火热的IT行业的词汇，全球知名咨询公司麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，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”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。 百度知道对大数据的定义是：大数据（bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模距达到无法透过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取，管理，处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 著名研究机构Gartner是这样定义大数据的。"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。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大 2
智能制造与工业大数据研究团队 团队负责人孔宪光 团队成员 团队简介 该团队现有教师25人，顾问8人，博士研究生11人，硕士研究生70余人，形成了一支机械、数学、计算机、管理等学科交叉融合，数字化、可靠性、健康管理、仿真、统计分析、大数据、人工智能等技术交叉融合团队。承担了国家科技重大高端装备专项、国家发改委大数据专项、国家工业互联网平台专项、工信部智能制造项目、教育部、国防科工局、军委装备发展部、国家自然基金、省科技统筹创新及国际合作交流专项、省教改项目等，获得了省科技进步奖、省教学成果奖等，授权受理专利40多项，软件著作权近20项。 建立了陕西省电子装备虚拟仿真实验教学中心，陕西省研究生联合培养示范工作站（西电-上海航天精密机械研究所可靠性与虚拟仿真人才培养示范工作站），西电-800可靠性试验与仿真联合实验室，西电-美国堪萨斯州立大学质量大数据联合技术研究中心，西电-紫光
云引擎工业互联网与工业大数据联合研发中心，西电-顶逸轨道交通及工业大数据联合实验室，西电-中铁盾构工业大数据联合技研究中心，并与国际知名的工业大数据机构IMS紧密合作。中心积极开展产学研合作，与航天800所、空军装备研究院、中铁一局、西电集团、中兴通讯、航天15所、中电29所、中电27所、中电深科技、航空430厂、西门子、陕鼓、清华紫光、网易、新华三等公司在内的10余家单位建立了密切合作关系。参加中国信息通信研究院主办的首届工业大数据创新竞赛，阿里云-天池工业大数据竞赛，取得了不错的比赛成绩。 围绕国家智能制造与中国制造2025的军民重大需求，中心正逐步将智能制造成果拓展应用于航空航天、电子电器、高端装备智能制造、城市地下空间工程智慧建造等领域，推动中国工业转型升级，培养新工科跨学科人才，致力于产学研成果转化并成为国内有影响力的智能制造与工业大数据研究中心！ 人才、重要成果及奖项 1.国务院政府特殊津贴专家、陕西省有突出贡献专家：仇原鹰 2.华山学者讲座教授、美国辛辛那提大学杰出教授：李杰 3.兼职教授、上海航天800所副所长：李中权 4.兼职教授、西电研究院总经理：康鹏举 5.兼职教授、西安交通大学教授、博导：王军平 6.陕西省智能制造专家委员会委员，陕西省大数据与云计算创新联盟理事，陕西省信息技术标准化技术委员会委员，陕西省军民融合专家
一、工业大数据的定义 工业大数据是指在工业领域，主要通过传感器等物联网技术进行数据采集、传输得来的数据，由于数据量巨大，传统的信息技术已无法对相应的数据进行处理、分析、展示，而在传统工业信息化技术的基础上借鉴了互联网大数据的技术，提出新型的基于数据驱动的工业信息化技术及其应用。 二、工业大数据特点 工业大数据主要有以下几个特点： 1、数据来源主要是企业内部，而非互联网个人用户； 2、数据采集方式更多依赖传感器而非用户录入数据； 3、数据服务对象是企业，而不是个人； 4、在技术上，传统的企业架构技术已无法提供相应的分析应用，更多的采用了互联网大数据领域成熟的技术； 5、改变了企业原先对数据的看法，使得原先看似无用的、直接丢弃的数据重新得到了重视，并且切实改进了企业的生产、销售、服务等过程； 三、大数据在工业领域的作用 1、实现数据的全面采集并持久化 在前大数据时代，很多工业现场采集到的数据的生命周期仅仅是
在显示屏上一闪而过，大量的数据由于种种原因被丢弃了，丢弃的一个很重要的原因就是无法有效存储，全部存储成本过高且数据量过大导致无法使用。大数据时代之后，新型的数据处理技术及云计算带来的低成本，使得数据的全面采集并且持久化成为可能，即采集到的数据可以实现长时间的存储，且海量的数据可处理、可分析，工业用户就有了存储数据的意愿。而这一切又反过来为大数据分析提供了坚实的数据基础，使得分析的结果更准确，成为一种正向循环。 2、实现全生产过程的信息透明化 随着现代生产技术的飞速提高，生产过程已经呈现高度复杂性和动态性，逐渐出现了不可控性。生产过程信息呈现碎片化倾向，只有专业部门、专业人员才掌握本部门、本专业的数据，企业无法全面有效了解全生产流程。 随着大数据处理和可视化技术的不断发展，目前，通过全生产过程的信息高度集成化和数据可视化，从而达到了生产过程的信息透明化，企业总调度中心不仅可以清晰地识别产品，定位产品，而且还可全面掌握产品的生产经过、实际状态以及至目标状态的可选路径。3、实现生产设备的故障诊断和故障预测 当前，已经可实现对设备各类数据的采集，包括设备运行的状态参数，例如温度、震动等，设备运行的工况数据，例如负载、转速、能耗等，设备使用过程中的环境参数，例如风速、气压等，设备的维
我国大数据产业链及战略地位分析 大数据产业链分析 中投顾问发布的《2016-2020年中国大数据行业投资分析及前景预测报告》指出，大数据从源到流到汇聚应用，包含数据入口、数据融合处理、数据应用三个主要过程。从前到后看，这三个过程分别对应于数据资产领域、数据融合与处理相关领域、数据应用相关领域。 1、数据资产领域 “数据正在成为一种（战略）资产”已经是行业的共识。大数据很大程度上是随着社会信息化程度提高而产生的，即是以前没有或无法获取且正在不断生成的“新（fresh）”数据。不同的公司把握着各个数据入口，而把握数据资产的企业也必然成为大数据的首批和直接受益者。从公司业务模式上，数据资产公司可以区分为纯数据资产公司和兼数据资产公司；从数据类型上，数据可以区分为交易数据（含询价等）和交互数据。 纯数据资产公司指其产品和业务即为数据本身，代表企业如友盟和个信互动等。友盟（Umeng）将核心代码植入各种移动应用，向移动应用创业者提供应用统计分析、用户反馈等服务，目前，国内主流开发者大多是友盟的用户，超过18万的移动应用从友盟服务中获益。个信互动的个推平台，面向公众提供专业的手机推送解决方案，并向开发者提供推送的BI数据，目前的接入用户已经超过6.8亿。 图表大数据产业主要数据资产类企业 资料来源：中投顾问产业研究中心
表格中所列示的都是规模较大、有所成绩的明星企业，因为如果数据没有相当深度和广度的累积，价值将非常低。但是，我们看到不断有新的企业成长起来，百花齐放百家争鸣，抢夺已有的入口或者开辟全新的入口。 2、数据融合与处理相关领域 在数据融合与处理相关的领域，主要解决包含两个方面的问题：一是数据标准化与有效性整理；二是面向过程（具体目的）的数据处理与粗提取。 典型的案例如征信数据库，商业银行与各信贷主体之间每天都在发生着海量交易，交易一旦发生则记录进入各商业银行数据库（录入人员通过人机交互过程完成数据的标准化和预处理），每天晚上各商业银行后台对数据进行整理和加密，次日将信贷主体与信用数据加密通过专用接口将数据包提交到征信数据中心，然后征信中心将各数据包加成导入到征信数据总库进行更新，完成数据标准化和有效性整理并形成更新后的数据状态。而面向过程的数据处理与粗提取，比如对某信贷主体的征信数据进行查询后，可通过插件进行破产风险（企业）或信用评分（个人）的简单核算，不同金融机构可设置不同的标准，根据自身风险政策完成初步的可否授信、授信额度大小的批量化评估。 较成熟的类似机构包括彭博、万得、同花顺等，目前均局限于金融行业，但每个行业都有不同的数据整合入库的需求，而数据标准的制定及数据汇聚的执行是其难点所在。另外，在大数据的融合与处理相关领域，两个绕不开的点为基础软件（数据库软件）和云计算。 3、数据应用相关领域 掌握数据资产的企业群是大数据的首批和直接受益者，因为他们会自然、方便的对大数据进行把玩、加工、消化、利用。而随着应用价值的逐步体现及大数据产业的发展，应用将必然扩张到生产生活的方方面面，广泛影响各行各业。 麦肯锡针对美国各个行业应用大数据的潜在价值提升做了一个评估，从其中我们可以看到，大数据的应用将使得金融保险、信息技术、公共管理、贸易物流等领域获得极大的价值提升。 大数据产业的战略地位 1、国家级别的战略产业 美国政府认为数据资源是继陆空海三大资源外的另一种重要的国家战略资源，已将大数据战略上升到国家层面，从2012年到现在为止提出了诸多促进大数据产业发展的宣言和计划。英国在顶着经济低迷的巨大压力下还将大数据作为重点发展的科技领域，2013年投资1.89亿英镑用来加强数据采集和分析，以求在数据革命中抢占先机。同样日本政府也提出了大力发展IT业的发展计划，不断地对信息产业提出战略规划。世界各国也逐渐意识到大数据时代的到来，纷纷建立大数据产业。中投顾问发布的《2016-2020年中国大数据行业投资分析及前景预测报告》认为大数据产业已经发展成为了国家级别的战略产业。 2、推动技术和知识创新模式的变革
河南省焦作市2020-2021年四年级下学期数学期末试卷C卷 姓名:________ 班级:________ 成绩:________ 亲爱的小朋友们，这一段时间的学习，你们收获怎么样呢？今天就让我们来检验一下吧！ 一、我会选。（共10分） (共5题；共10分) 1. （2分） (2019四下·黔东南期末) 下面小棒不能围成三角形的是（） A . 4cm、5cm、8cm B . 3cm、3cm、6cm C . 6cm、9cm、12cm 2. （2分） 2400－（756＋24×37）=（） A . 168 B . 180 C . 756 D . 4704 3. （2分） (2019一上·龙岗期中) 找规律：1，3，5，（），9。 A . 4 B . 5 C . 7 4. （2分）下面应用了三角形的稳定性的是（）。 A . 红领巾 B . 地砖 C . 自行车上的三角架
D . 铁拉门 5. （2分） (2020四下·连云港期末) 在计算下面长方形菜地的周长时，张华的列式是64×2+26×2，李明的列式是（64+26）×2。其实，这两种计算方法是有联系的，可以看作是应用了（）。 A . 乘法交换律 B . 乘法结合律 C . 乘法分配律 D . 加法结合律 二、我会判。（共10分） (共5题；共10分) 6. （2分）判断对错． 56－28＋12=16 7. （2分）三角形共有一条高。 8. （2分） (2020四下·莲湖期末) “停课不停学”结束后，学校进行质量检测，笑笑的语文、数学、英语成绩分别是88分、93分、92分，她这三科的平均成绩是91分。（） 9. （2分）小数加减时要末尾对齐。 10. （2分）三角形越大，它的内角和就越大。 三、仔细想，认真填。（共19分） (共7题；共19分) 11. （5分） (2020二上·绍兴期末) 在横线上填上“＞”、“＜”或“=”。 1米________ 100厘米一刻________ 20分42+27________8×9 3米________ 3厘米 1小时________60分 86-7________18+57
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
工业大数据设备行业发展规划 20xx年—20xx年
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，其 以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业 大数据相关技术和应用。随着各国工业革新的推进、智能制造的发展，工业大数据行业得到快速发展。 我国相关产业发展的主要任务是贯彻落实科学发展观和走新型工 业化道路原则，加快结构调整。相关产业要持续结构调整和产业升级，加强和改进投资管理，建立企业自我约束机制，完善有利于发展的市 场环境，进一步加强和改善宏观调控，避免投资盲目扩张，促进相关 产业健康发展。 为了加快区域产业结构调整和优化升级，推进未来几年产业健康 快速发展，按照“领先发展、科学发展、又好又快发展”和“产业倍增”的战略部署，结合区域产业发展情况，制定本规划。 一、指导思路
牢固树立创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，以产业发展和应用为导向，明确目标任务，开展专项行动，实现产业稳增长、调结构、转方式和可持续发展，大力推动区域产业发展应用。 二、坚持原则 1、政策引导，市场推动。推动产业发展既要充分发挥总揽全局、协调各方的作用，形成分工协作、齐抓共建的工作格局，又要发挥市场对资源配置的决定性作用，营造有利于产业发展的市场环境，形成符合社会主义市场经济要求的体制和机制，把各种要素引导到产业发展中来，激发市场主体的内生动力，逐步形成全社会关心、重视和支持产业发展的良好氛围。 2、因地制宜，科学发展。充分结合各区域经济社会发展水平、资源条件，分地区、分类型制定科学合理的工作路线，指导推动产业现代化发展。 3、协同推进。以区域协同发展为契机，找准产业发展定位和发展方向，完善产业协同创新体系，积极对接本地创新资源和优质产业，主动延伸产业链条，构建具有国际竞争力的产业集群和产业链，促进产业结构优化升级和协调发展，打造产业创新中心。
2021年工业大数据行业市场调研报告
目录 1.工业大数据行业现状 (4) 1.1工业大数据行业定义及产业链分析 (4) 1.2工业大数据市场规模分析 (5) 2.工业大数据行业前景趋势 (6) 2.1产业集聚特征开始初显 (6) 2.2工业大数据成新工业革命的基础动力 (7) 2.3工业大数据提升制造智能化水平、推动工业升级 (7) 2.4工业大数据将支持工业互联网发展 (7) 2.5工业大数据将推动制造业转型升级 (8) 2.6延伸产业链 (8) 2.7生态化建设进一步开放 (8) 2.8需求开拓 (9) 3.工业大数据行业存在的问题 (9) 3.1离散型企业用户占比最大 (9) 3.2工业数据资产管理滞后 (10) 3.3工业数据孤岛普遍存在 (10) 3.4工业数据应用还不深入 (11) 3.5行业服务无序化 (11) 3.6供应链整合度低 (12) 3.7基础工作薄弱 (12)
3.8产业结构调整进展缓慢 (12) 3.9供给不足，产业化程度较低 (13) 4.工业大数据行业政策环境分析 (14) 4.1工业大数据行业政策环境分析 (14) 4.2工业大数据行业经济环境分析 (14) 4.3工业大数据行业社会环境分析 (14) 4.4工业大数据行业技术环境分析 (15) 5.工业大数据行业竞争分析 (16) 5.1工业大数据行业竞争分析 (16) 5.1.1对上游议价能力分析 (16) 5.1.2对下游议价能力分析 (16) 5.1.3潜在进入者分析 (17) 5.1.4替代品或替代服务分析 (17) 5.2中国工业大数据行业品牌竞争格局分析 (18) 5.3中国工业大数据行业竞争强度分析 (18) 6.工业大数据产业投资分析 (19) 6.1中国工业大数据技术投资趋势分析 (19) 6.2中国工业大数据行业投资风险 (19) 6.3中国工业大数据行业投资收益 (20)