煉油與大數據

Ⅰ 大數據需要理性認知

大數據需要理性認知
認清大數據
「當前對於大數據最明顯的認識誤區是把大數據和Hadoop MapRece劃等號，和互聯網UGC（用戶生成內容）畫等號。」

《計算機世界》：「大數據」是當前最流行的概念，應該怎樣理解這個概念？
潘越：大數據原來只是技術領域里的概念，後來逐漸發展到與產業和商業緊密相關，這導致圍繞著大數據的很多觀念和做法都發生了轉變。過去人們更強調數據本身的價值，只保存「有用的」數據，然後對此做出分析就可以了。但是隨著數據管理和數據分析技術的進步，現在已經可以處理更大規模的數據，所以此時就需要考慮數據分析服務的個性化問題，人們對於數據應用的理念也開始發生轉變。現在的大數據服務商可以先把各種各樣的數據保存下來，包括那些原來被認為是「沒有用」的數據，然後進行有針對性的分析和實現按需交付，從而給客戶帶來快捷和更細化的服務，推動商業的進步。
《計算機世界》：大數據應用就是保存所有的數據、分析所有的數據？
潘越：把數據盡可能地保存並不是說把數據像堆雜物一樣地儲存，而是需要對數據進行組織和管理，IBM稱之為數據治理，意思就是把數據當做資產來看待。資產肯定包括不同的類型，數據也一樣。
對一個企業來說，它的主數據就是核心資產，其中可能包括客戶信息、產品信息、供應商信息等。核心資產非常重要，也經常要被使用，所以必須保證其在安全和高效的環境下得到利用和保護；還有一類數據關繫到企業的業績水平，它將決定企業的運營做得好還是不好，體現出的是績效管理的結果，這部分數據由數據倉庫支持；第三類則是關繫到企業未來的數據，它們的價值在於「潛力」，比如原始單據就是這類數據，企業有可能從中挖掘出新價值，讓自己的業務做得更好、更有前景，它們是「內容管理」的對象；此外還有一類「很快的數據」，它們是需要迅速得出處理結果的數據。比如一個客戶來了，企業馬上就要分析出該客戶的興趣點是什麼、與其他客戶有何關聯關系等，以便及時做出最有效的應對。這種數據的形態與前幾種都不同，它們需要以流數據的方式進行處理。
需要指出的是，每一類數據都有一個生命周期，都有一個從獲取、管理、應用，到用於決策支持的過程。
《計算機世界》：大數據應用發展到理想狀態，企業就可以精準預測客戶需求，提前解決供應問題嗎？人們對大數據的認識是否有誤區？
潘越：1974年的諾貝爾經濟學獎得主哈耶克，他發表的獲獎演說題為《知識的偽裝》，其中說到：「隨著科學知識的增加，我們高估了自己理解構成世界的微妙變化能力，也高估了我們對每個變化的重要性做出判斷的能力。」所以，無所不知只是人的錯覺。現在很多研究者製作出一些精確的數學模型，認為這就是因果模型，但其實它們是關聯模型。同樣，大數據本身也不能幫你得出因果關系，而只能顯現關聯關系。
當前對於大數據最明顯的認識誤區是把大數據和Hadoop MapRece畫等號，和互聯網UGC畫等號。其實MapRece只對處理大數據中的一類數據有效，而且只是一種處理方法。互聯網UGC也只是大數據分類中的一部分，許多行業都有待挖掘的大數據資源，包括傳統零售行業、醫療行業、政府信息等。
數據就是資產
「各行各業都有大規模的數據資源，只不過因為種種原因，很多沒有開放，只要有合理的機制解決開放問題，讓數據能在被充分保護的基礎上加以利用，就能發掘出很多大數據的應用機會。」
《計算機世界》：大數據時代，IBM追尋怎樣的目標？
潘越：IBM總的原則就是：為客戶創造價值。在大數據方面，IBM所做的是幫助客戶確認數據資產，對數據資產進行有效管理和有效利用，讓數據資源長久為客戶服務，這是我們的基本原則。短時期內，IBM的目標是通過自己的技術、產品和服務，幫助客戶管好、用好數據資源。而在將來，IBM一方面希望更深層次地利用現有或者可能產生的數據，進一步挖掘數據的價值；另一方面，IBM認為數據既然是資產，就可以進行交易，未來是否可以把數據資產定價，像別的資產一樣自由交易，又該怎樣進行交易，這個問題IBM正在研究。
《計算機世界》：當前在行業應用方面，IBM的大數據能力體現在哪裡？
潘越：目前零售行業是大數據應用非常活躍的領域，在中國，IBM跟王府井百貨和蘇寧都有合作，用大數據技術和服務幫助這些傳統零售商在向電商形態轉變。事實上，傳統的零售商也有自己的優勢，比如它的物流系統要比第三方更穩定可靠，所以在電商領域他們有自己的後發優勢，當這種優勢與大數據技術得到良好結合，他們的電商之路一定會順暢很多。另外，醫療行業也是大數據應用的重要行業，超級電腦Watson就在朝這個方向努力。
Watson是一個問答系統，可以根據病人的病歷、分析文獻和其他醫生的意見，給出一個診斷決策。目前Watson在醫療領域已經有應用案例，比如IBM和美國最大的保險公司WellPoint就在進行相關合作。更重要的是，IBM將Watson與大數據結合在一起，還在於探索解決非結構化數據的處理問題，尤其是多媒體數據，包括圖像、視頻等等。比如醫學影像通常需要專業的醫生去解讀，而IBM現在試圖讓Watson也去完成這類解讀，這是一個很大的挑戰，但是如果能夠探索出解決辦法，無疑將對醫療行業的發展帶來巨大推動力。
《計算機世界》：用戶生成內容是大數據的重要來源，這是否意味著互聯網企業在大數據時代的話語權最大？
潘越：短期來講互聯網企業很有優勢，因為他們既是數據的生產者，也是數據的利用者，他們可以很方便地把數據用於改善用戶體驗，由此便獲得了先天的話語權。但從長遠來看，大數據的應用遠遠不限於互聯網，就好像采礦，最初都會挖一些容易探到的礦產，生產出來的產品也都比較初級，然而當行業發展成熟，下游產品越來越豐富，後續的探索會更加有價值。比如石油資源可以支持化工行業，化工業的價值要比初級的煉油高得多。所以，數據的後續深挖能力，也將決定大數據領域企業的份量。另外，當把淺層的礦產挖完後，就需要具備更強的探礦能力，把用戶生成數據理順以後，對於其他類型的數據是否具備處理能力會顯得更加重要。其實，各行各業都有大規模的數據資源，只不過因為種種原因，很多沒有開放，只要有合理的機制解決開放問題，讓數據能在被充分保護的基礎上加以利用，就能發掘出很多大數據的應用機會。所以在將來，一定不是非互聯網企業就沒有掌控大數據產業話語權的機會。
《計算機世界》：IBM認為大數據和目前正在不斷推進的認知計算的交匯點在哪裡？認知計算將會是最理想的大數據計算方式嗎？
潘越：認知計算，從狹義來講，是計算機和心理學以及神經生物學交叉的研究領域。現在相關概念被擴大化了，能跟人有自然介面的、可以學習的系統，都被稱為認知計算。最近認知計算領域進展比較快，有兩個原因：一是因為硬體技術的進步，現在已經能夠更大規模地建立神經網路，IBM有一個項目就是在研究利用立體的集成電路去搭建一個高密度的神經網路，現在能做到類貓腦的程度，最終的目標是構建一個達到人腦級別的神經網路；第二，當前計算領域，演算法方面有很大的提高。在認知計算領域，越是基本的概念機器越難學會表達，以前這是計算方面的難點，而現在這一塊有了突破。
不過目前，認知計算和大數據還是各做各的，沒有完全融合，未來如果兩者能很好地結合，將帶來無限可能。事實上，認知計算屬於人工智慧范疇，而人工智慧一直是IBM特別關注的領域，因此把認知計算和大數據應用的能力協調發揮，也是IBM的努力方向。

Ⅱ 聯想「擎天」，四年養成

文|新經濟沸點 郭娟

9月8日，聯想在其年度創新 科技 大會上，不僅秀出了優質的朋友圈，也展示了強大的「技術肌肉」。

在這場主題為「新IT、新引擎」的創新 科技 大會上，聯想定義了「端-邊-雲-網-智」為技術架構的新IT，這是因為企業正迎來智能化轉型的新篇章，各行各業都在繼信息化、數字化後，開啟了智能化轉型。

這一說法並非空穴來風，麥肯錫在2020年對全球800家企業的高管展開了調查：新冠疫情暴發以來，企業不僅加速了數字化轉型進程，而且也加大了對機器人自動化技術 （包括物理機器人） 等的應用： 有85%的受訪者表示其組織加速了數字化轉型，有67%的受訪者表示其組織加速了對自動化和人工智慧技術的應用。

當我們談到智能化，就意味著IT要素的變化，英特爾全球首席執行模寬衡官Pat Gelsinge在此次的聯想 科技 創新大會上總結，「有四種超能力是產業數字化轉型的核心」，無處不在的算力、無處不在的連接、雲到邊緣基礎設施，以及人工智慧。

幾年前，聯想開啟了智能化轉型，隨著轉型的成功，帶動了業績「逆周期」的增長。

根據最新財報，聯想在2021/22財年第一財季營業額1094億人民幣，同比增長27%；凈利潤30.1億人民幣，同比增長119%；凈利潤率2.8%，達到多年以來的新高。聯想集團再創史上最強的第一財季業績。

其中，巧乎作為集團大本營，中國區承接大轉型使命，正式邁入了智能化增長新通道：智能產品、智能基礎設施和智慧服務業務 （聯想內部稱之為「3S業務」） 的收入分別實現了173%、58%和43%的年比年增長，3S業務占總營收的比例超過25%。

在轉型智能化的過程中也形成了今日聯想的智能IT引擎——擎天，聯想集團執行副總裁兼中國區總裁劉軍在大會上表示，擎天是基於「端邊雲網智」新IT架構的內核，它包含了技術中台和通用業務中台的GPaaS層，以及面向不同行業領域的VPaaS層，並且具有雲原生、中台化、AI智能三大技術特徵。

過去四年，聯想的智能化變革，是形成「擎天」的「磨刀石」。

2017年的時候，聯想的PC業務一度被外界質疑，遭遇「增長天花板」，有兩個數據可以說明這點：自2012年起，聯想的PC業務佔到國內市場份額的38.6%後，此後一直沒有太多突破；到了2017年，IDC的數據顯示，聯想PC業務掉出全球第一的位置，增長率在當年也下滑了1.2個百分點。

為了解決PC業務增長的問題，再用過去「產品升級」的方式來提振幾乎是無效的，彼時的聯想中國找到一個最優解：「以客戶為中心」的轉型，問題卻接踵而來，舊有的IT架構無法支撐這個轉變。

在這場變革中，聯想中國先將產品線劃分出大客戶、中小企業和消旦做費者三類，再將用戶進一步細化為九大客群：商用用戶從B1到B5五個等級，消費者定義為C，分為四個群體——發燒友、品質精英、 時尚 新銳和新新人類。

「以客戶為中心」意味著業務場景的多元化和豐富化，以及如何直達客戶需求，實現服務等多方面的升級。

這就要求新IT架構應該變得模塊化和敏捷型，才能多觸點地高效觸達客戶，在這過程中，逐漸形成今天的MarTech的市場管理中台和SalesTech銷售管理中台，以及為了更好地服務客戶創造的智慧「魔方」客服中台。

「以客戶為中心」的變革效果立竿見影。智能化轉型啟動後的第二年，即2018年，聯想PC在國內市場份額中的佔比就超過2012年的38.6%，達到38.7%。

然而， 變革更像一台「大手術」，系統性、整體性的要求很高，當前端的客戶服務方式發生改變後，必然引發後端生產方式的變化，以及供應鏈智慧化變革等連鎖反應。

以聯想地處合肥的生產工廠——聯寶 科技 為例，現在每天可處理5000筆以上的訂單，其中80%是單筆小於5台的個性化定製，這種柔性生產方式，是前端客戶服務方式改變所致，柔性生產能力的背後，是聯想供應鏈的智慧化改造。

目前，聯想智慧供應鏈已打造成為協調市場供應需求的「中樞大腦」，與全球400家核心供應商建立了數字化平台，讓聯想和上下游供應鏈成為一個整體聯動的生態鏈，實現信息數據共享、協同運作及智能預測，其供應鏈的智能預測准確率甚至高達70%。

聯想智慧供應鏈打破的不僅是PC「天花板」，還打開了從接單、智能排產、智能生產，到智能質量檢測、智能配送在內的全數據通路，實現工業大數據平台LeapHD、工業物聯網平台LeapIoT和企業級人工智慧平台LeapAI三大模塊的有機聯動，完成了最重要的「擎天」技術中台模塊的積累。

正是過去四年堅定智能化方向的持續變革，才讓聯想中國在2020年的業績得到總爆發。

作為一家改革開放時期誕生的「新兵」，它穿越了互聯網、移動互聯網周期，走到智能化的今天，智能化轉型既是聯想中國經歷過的考驗，也是許多傳統企業正在面臨的時代命題。

然而，過去幾年，多數企業卻在數字化、智能化轉型中屢屢碰壁，德勤的數據顯示，85%以上的企業仍在數字化轉型道路上艱難跋涉。IDC的數據也顯示，傳統企業數字化轉型的失敗率徘徊在70%到80%之間。

數智化轉型的實質代表了企業抓住先進生產力的訴求。在移動互聯網時代，通過「商業模式革新」就能讓一家企業迅速成為「時代的企業」，智能化時代的到來，企業轉型的核心變成了「底層技術驅動」，但不是每一家企業都能具備這種原生技術積累。

聯想中國不一樣，多年來持續布局前沿技術，它擁有17個研發基地、4個AI創新中心，和近3萬專利及專利申請；它申請的5G標准必要專利數已經超過1200項，同時聯想AI實力也受到權威認可，入選網信辦人工智慧典型應用案例。端方面更不用說，聯想的PC、平板和高性能計算的技術積累都位列世界前列。

這些技術都在使「擎天」得到爆發，形成聯想內生的原生技術，並具備「外化」的能力，泛化成許多行業的底層原生技術。

上文提及的聯寶 科技 在構造智慧供應鏈中形成的技術中台，同樣能應用在石化行業。 石化行業的煉油催化裂化環節有1000多個信息採集點，通過聯想的工業互聯網平台 （LeapIoT） 的智能物聯網設備和感測器代替人力，收集數據，再用工業大數據平台 （LeapHD） 進行清洗、人工智慧平台 （LeapAI） 進行分析，就能讓機器根據優化結果自動調節、自動管理。

據了解，這一方案已幫助某石化企業把原油轉化為汽油的收率提升0.9個百分點，一年凈利潤提升5000萬以上。

又如，聯想中國「客戶服務」轉型中形成的智能客服「魔方」，在僅有400位工程師在線的情況下，完成年度2000萬的線上服務量， 具備深度學習能力的魔方AI機器人獨立完成近一半的客戶咨詢，同時，魔方機器人還根據用戶的ID，調出以往的服務記錄，運用智能推薦的技術輔助工程師精準快速地解決客戶的問題。

現在，「魔方」的能力外化到支持在線客服、熱線客服等全渠道客服、營銷預測與智能推薦等客戶服務功能，可幫助電信、金融、零售等行業客戶加速實現數字化轉型。

另外，「魔方」與新IT中的AI、區塊鏈、大數據等中台模塊封裝，形成城市運營管理平台，從而快速調度城市服務資源、賦能城市運營管理應用生態，實現「魔方」在智慧城市建設中的應用。目前，該城市運營管理平台已運用在很多重大國際賽事的賽事指揮中心。 聯想在智能製造、智慧服務上積累的技術能力，變成一個個的能力模塊，逐漸架構成 「擎天」智能IT引擎。擎天架構中另一個重要模塊是聯想大腦（AI能力），如今也廣泛外化給其他企業使用。

比如，聯想大腦Edge AI平台，不僅提供AI靜態環境，還提供AI動態環境支持，通過邊緣小樣本終身學習技術，實現本地AI模型動態持續更新，從而實現低延時，更精準和數據隱私保護等客戶需求。

同時，基於智能推薦演算法，通過Edge AI平台，聯想可以給客戶提供最優的AI模型和聯想智能化硬體匹配的方案。針對連鎖門店這種大范圍部署的場景，通過多通道雲端協同技術，將AI模型規模化部署到邊緣設備端。

聯想為一家全球大型連鎖餐飲企業，擁有2200多家門店，實現了門店的智能化改造，遠程巡店，產品管理，入侵檢測等多個場景的智能化應用。 更關鍵的是，它是在保留以前傳統攝像頭的情況下進行的部署，也就是說，僅賦能舊設備，喚醒了新的能量，使得客戶智能化硬體成本投入減少了66%，年投資回報率介於10-15%之間，三年可以收回投資成本，同時安保成本每年節省達到千萬級以上。

聯想中國通過「內生外化」打磨出的「擎天」，具備「端、邊、雲、網、智」全要素能力，同時在使用方式上模塊化，可定製和可選擇，如何去理解呢？「 對於大型企業來說，擎天可以釋放全模塊的能力；對於中小企業來說，可以只選擎天裡面的部分模塊能力。」

總之，從「渡己」打磨出「擎天」的實力，到現在對外輸出智能化轉型的能力「渡人」，聯想中國的這場變革具有開創意義和參考意義， 談及擎天的未來，劉軍在本次大會上正式發布了「擎天聯盟」，他表示，作為一家以「端邊雲網智」全要素服務客戶的企業，聯想將以「擎天」引擎為內核，跟業界的各類合作夥伴， 比如：智能設備夥伴、新IT技術夥伴、應用夥伴、內容夥伴、服務交付夥伴，一道，建立「擎天聯盟」，共同打造智能製造、智慧城市、智慧教育、智慧零售、智慧商務等生態系統。

正如很多業內人士所言，聯想已經步入了智能化發展的新周期。

Ⅲ 石油煉制技術專業主要學什麼-專業課程有哪些

石油煉制技術專業主要學無機及分析化學、有機化學、物理化學、化工識圖及制圖、煉油設備基礎、化工自動化及儀表、大數據分析及應用、化工單元及操作、石油及產品概論、燃料油生產技術等課程，以下是相關介紹，供大家參考。

1、專業課程

專業基礎課程：無機及分析化學、有機化學、物理化學、化工兄圓識圖及制圖、煉油設備基礎、化工自動化及儀表、大數據分析及應用。

專業核心課程：化工單元及操作、石油及產品概論、燃料油生產技術、潤滑劑生產及應用、重油加工技術、綠色化工與清潔生產、化工安全技術。

2、培養目標

本專業培養德智體美勞全面發展，掌握扎實的科學文化基礎和化工單元操作、催化裂化、燃料油與潤滑油生產、設備正局維護羨清塌保養等知識，具備煉油生產裝置操作、事故處理、工藝優化操作、環境因素和危險源的識別等能力，具有工匠精神和信息素養，能夠從事燃料油生產、潤滑油加工、石化原料加工、產品檢測等 工作 的高素質技術技能人才。

3、 就業方向

面向石油煉制生產人員等職業，生產現場操作、總控操作、產品檢測等崗位（群）。

Ⅳ 大數據各崗位有何不同

一、數據分析師/數據科學家

從本質來說數據分析師和數據科學家是相同的，因為他們做同樣的事情——從數據中獲取價值。價值可以有不同的形式：對於數據分析師來說，價值意味著洞察，而對於數據科學家來說，是在洞察之上的產品發展智能。

數據分析師分析數據以獲得洞察，並幫助形成業務決策。而數據科學家更關心的是使用機器學習和 A / B 測試來驅動和改進產品。

數據科學家專注於前瞻，即做出預測，而數據分析師則更多地聚焦在回顧，如分析歷史數據。

二、數據工程師

沒有數據工程師的幫助，數據科學家就無法做出貢獻。為什麼?由於數據工程師構建了引入數據的數據管道!如同煉油廠閑置，是由於沒有原油進入，最終原因是石油管道還沒有建成。

三、業務分析師

傳統的 BA 引導，記錄業務需求並充當業務和技術之間的聯絡人。相反，我們使用業務分析師的頭銜作為總括頭銜來涵蓋所有具有業務性質(非技術性)且需要重要數據技能的分析師角色。

由於數據的普及，幾乎所有分析師角色都需要某些數據技能集。因此，業務分析師角色是對於具有領域專業知識，並且精於數據的候選人來說，業務分析師是非常不錯的職位目標。

四、BI分析師/工程師/開發人員

我們還擁有傳統的商業智能( BI )分析師和商業智能工程師角色。一般來說，當我們談論 BI 時，我們指的是使用“定義良好的BI基礎設施”在“大公司”環境中進行數據分析和報告，基礎設施指的是各種企業軟體系統( ERP，CRM 等)以及在他們之上進行連接和報告 BI 工具。

Ⅳ 大數據巫師般神力 令人悲喜交加

大數據巫師般神力 令人悲喜交加
隨著大數據應用的深入，大數據的影響力，已經深入到各個領域，而就在近兩年，大數據應用突然爆炸，五彩繽紛的創意都變成現實。即使最謹慎的觀察家也承認，大數據的商業應用時代已經來臨，正因為它前所未有的能力——准確預測。
《大數據時代》一書中強調，大數據不關心「因果」，只在乎「相關」。這一點也被此書的擁躉們反復強調。因為大數據分析，人們理解世界，不再需要探討「內在機理」。大數據不是教機器像人一樣思考，而是簡單的數學演算法用在海量數據上，讓數據自己說話。
在最難確定因果關系的人體科學領域，大數據分析同樣屢有斬獲。中英人壽保險公司用幾百種生活方式的數據，比如愛好、常瀏覽的網站、常看的節目以及收入等，找出更可能患高血壓、糖尿病和抑鬱症的人。
丹麥癌症協會2011年發表文章，利用1985年以來的全部手機用戶數據，與同期所有癌症患者數據結合來看，發現癌症跟使用手機並沒有關系。
還有美國研究者通過16個不同數據，發現早產兒穩定的生命體征不是病情好轉的標志，而是暴風雨前的寧靜。研究者並不知道具體原因，只知道數據顯示出是如此。
有了大數據，分析不必知其所以然。著名的谷歌翻譯小組，竟然不需要語言學家。他們完全是讓計算機根據網上的數據，去判斷一段英文可能對應於哪一段中文。一開始這種翻譯質量不會太好，隨著信息量的增加，機器會翻譯得越來越讓人滿意。
有了大數據，分析也不需要太精確，因為批量處理允許瑕疵存在。英國石油公司在美國的一個煉油廠里，安裝了很多無線感應器，因為高溫和電器干擾，不少感應器讀數是錯的，但數據一多，這些錯誤就可以彌補。通過隨時監測管道承壓，廠方發現某些原油更具腐蝕性，就可以發現和防止。
UPS快遞公司在所有卡車上安裝感測器，如果發現數據異常，他們就提前更換零件，這樣節省了好幾百萬美元修理費用。他們並不在乎感測器數據是否准確。但這樣做的確有效。
俗話說：「量變引起質變」，對於大數據來說，這個道理同樣適用，數據量極多時，數據分析就呈現出我們所不熟悉的屬性——因果關系淡出；單個數據准確不再重要；而預測幾乎必然准確。大數據如同巫師一樣的神力，既讓我們陌生，又讓我們激動。

Ⅵ 大數據在各行各業幾乎都站穩了腳跟

大數據時代的到來，改變的不僅僅是傳統的商業模式，更深入到人們的生活、工作等各個環節，以及人們的傳統觀念之中。隨著互聯網的發展，信息交流也在不斷加速，大數據在各行各業幾乎都站穩了腳跟，特別是越來越多的政府機構與公司組織都已經把大數據應用作為了重要的一環。
大數據不僅是一場顛覆性的技術革命，更是一種思維方式、行為模式與治理理念的全方位變革。那麼，大數據在社會生活中都有哪些運用與實踐呢 在瞬息萬變的時代，行業信息也顯得愈發重要，數據猿編輯在此為您做詳細解析。
大數據助推金融機構的戰略轉型
隨著互聯網特別是移動互聯網的爆發式增長，未來將迎來一個大數據浪潮。在宏觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境下，目前國內的金融機構主要表現出盈利空間收窄、業務定位亟待調整、核心負債流失等問題。而大數據技術正是能夠幫助金融機構深入挖掘既有數據，找准市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要手段。
國務院頒布的《推進普惠金融發展規劃(2016-2020年)》中更是直接提到「鼓勵金融機構運用大數據、雲計算等新興信息技術，打造互聯網金融服務平台。」國內外各金融與類金融機構、互聯網金融企業紛紛開始探索大數據的應用，希望大數據可以帶來技術與應用上的突破，實現現有風控模型體系的升級，探索基於場景化的新消費金融市場，並提升催收效率、建設互聯網深層次大面積獲客能力，從而徹底提升國家金融行業的國際競爭力。
大數據提升科技管理系統升級
「在物聯網產生之前，或者大的感測器產生之前，我們的採集數據來源於訪談、測量或者是記錄在紙上，那個時候我們的數據量比較少，而如今，主要靠科學儀器獲取大量源源不斷產生的數據，數據產生的量非常大，而且復雜度非常高。」正如中國科學院計算機網路信息中心大數據部主任、CODATA中國委員會秘書長黎建輝所言，從手工記錄到儀器採集，大數據正發生著翻天覆地的變化。
在智能汽車研發方面，重要的一項工作就是大數據分析。福特汽車早已把大數據應用到了公司生產的每一個環節裡面，無論是商品的價格、消費者理想的汽車狀態，還是公司應該生產的車型以及這種車型采購的零部件，抑或汽車應有的設計構造，福特汽車已將大數據應用深入骨髓。車聯網時代的到來，讓大數據應用於汽車領域越來越廣泛。
大數據促進政務大數據共享進程
如今，政務大數據共享還沒真正落實，有些政府部門基於風險考慮而不敢將管理數據拿出來與其他部門共享。主要原因是擔心共享會帶來負面影響和不利後果，要麼害怕共享時暴露出本部門原有數據不真實、不精確而問責，要麼認為「數據安全與保密比共享更重要」、採取封閉行為更妥當。
大數據時代的到來，給政府管理變革帶來了新的契機。2015年8月國務院印發《促進大數據發展行動綱要》明確提出「推動政府數據開放共享」;2016年12月國務院通過了《「十三五」國家信息化規劃》，提出要打破各種信息壁壘和「孤島」，推動信息跨部門、跨層級共享共用。如何推動政府部門數據共享，打破信息壁壘和「數據煙囪」，優化政府管理流程和提升協同治理能力，已經成為當務之急。
大數據加速能源產業發展及商業模式創新
能源大數據理念是將電力、石油、燃氣等能源領域數據進行綜合採集、處理、分析與應用的相關技術與思想。不僅是大數據技術在能源領域的深入應用，也是能源生產、消費及相關技術革命與大數據理念的深度融合，將加速推進能源產業發展及商業模式創新。隨著信息化的深入和兩化的深度融合，大數據在石油石化行業應用的前景將越來越廣闊。
大數據與能源行業的結合目前主要體現在三個行業：(1)石油天然氣產業鏈與大數據的結合。在油氣勘探開發的過程中，可以利用大數據分析的方法尋找增長點，利用大數據平台可以幫助煉油廠提高煉化效率，也可幫助下游銷售挖掘消費規律，優化庫存，確定最佳促銷方案。(2)智能電網：利用大數據實時監測技術監測家庭用電量特徵，幫助電力公司調配電力供給，為客戶提供最佳用電方案。(3)風電行業：進行風電場分布式風機的在線監測，周期性及瞬時的實時數據採集和在線分析，生成警報、允許維護人員可視化和管理數據，簡化大規模監測系統的部署。
大數據推動天文學、微生物研究邁入新階段
天文學作為一個典型的大數據應用領域，同樣需要通過標准化和一系列規范實現全球的天文科學數據的共享與交易。為了解決國際上天文大數據的開放、共享以及數據間的操作問題，天文學家提出了虛擬天文台的構想，這是一個通過先進的信息技術將全球范圍內的研究資源無縫透明連接在一起而形成的數據密集型網路化天文研究與科普教育平台。
在談及大數據對天文學方面的貢獻時，中國科學院國家天文台信息與計算中心主任崔辰州表示，探索宇宙的奧秘，大數據正在發揮越來越重要的作用。目前，中科院微生物所正在通過研究和開發雲環境下微生物數據存儲和計算等一系列關鍵技術，形成完善的微生物數字資源體系、知識發現平台和大數據服務平台，建立具有國際影響力的微生物資料庫，實現我國微生物領域數字資源建設的突破。
大數據助推國家健康醫療服務新模式
當前，隨著經濟社會發展和人民生活水平的提高，人民群眾在健康方面的需求更加迫切和多元化，這就為健康產業和醫療服務新模式新業態構造創造了良好的生態條件，健康醫療大數據以其廣泛的應用性和特殊性未來將對經濟發展產生重大貢獻，必將成為我國國民經濟的重要支柱產業。
據悉，6月20日，國家衛生和計劃生育委員會副主任金小桃透露，組建以國有資本為主體的三大健康醫療大數據集團公司主要是為了落實黨中央「沒有全民健康就沒有全面小康」及「推進健康醫療大數據應用」的精神，落實國務院辦公廳47號文件要求，推動國家健康醫療大數據應用發展。這三大集團將以國家隊的形式來承擔國家健康醫療大數據中心、區域中心、應用發展中心和產業園建設任務，努力為提高群眾獲得感、深化醫改新動力和增強經濟發展新動能作出新貢獻。
大數據構建智能交通和推動智慧城市發展
「智能交通」概念的提出，源於日益嚴重的交通擁堵和出行需求的復雜多元化。但是，在交通數據資源充足的情況下，如何才能真正讓數據變「活」 網路地圖的智能路線規劃、實時路況、路況預測是交通數據價值的最佳體現。
6月14日，WGDC2017全球地理信息開發者大會進入到第二天，網路地圖開放平台總經理李志堂、主任架構師張紹文、內容生態總經理劉斌共同出席「空間大數據+智能交通峰會」，從地圖大數據、人工智慧導航、數據內容升維表達等角度闡述了網路地圖在構建智能交通和推動智慧城市發展中的作用。
大數據讓人們的生活更加方便快捷
日常生活中，大數據幫助電商平台打造更極致的用戶體驗，尤其是網購狂歡節，電商由於提前對消費者需求做了充分調研，因此更能抓住消費者的心理，通過大數據優化產品的質量。而方興未艾的智慧旅遊，避免了旅遊旺季各大旅遊景點人數太多從而降低遊客的好感度，特別是網路大數據通過數據分析，及時了解景區內的狀況，幫助遊客合理安排出行、提供智能服務。
而據經濟之聲《天下財經》報道，在今年的亞洲消費電子展上，京東、蘇寧等企業攜大數據與人工智慧，打造智慧物流產業鏈。伴隨著電商行業的迅猛發展，消費型物流需求激增，智慧物流有望成為快遞業下一個重要的突破口。這些都必將在一定程度上改變人們的生活，成為大數據帶給大家最直接的福利。
技術的不斷更新發展，讓數據的價值被重新發現和定義，進而帶來整個社會的變革。如今的大數據行業，正顯示出朝氣蓬勃的生命力，我們在享受這個時代賦予便利的同時，也將對其進行改變與創新。大數據，想說愛你真不容易。

Ⅶ 新加坡煉油幣怎麼買

點擊進入「石油幣網站「
2
注冊（Presale/Preventa）按鈕點擊。
進入後公司請選擇左側Persona Juridica，自然人請選擇右側Persona Natural
3
你需要填寫注冊用睜森的 姓名、證件類型、證件號、所在國家和電子郵箱地址。

方法/步驟2
點擊驗證圖片認證，蔽腔有點類似國內12306買火車票的認證
成功後注冊的郵箱會收到郵件
您的購買意願已經注冊成功
通過郵箱鏈接下載
石油幣購買意願協議文件，
現在開始宏早衫填寫購買意願協議

Ⅷ 洲際油氣基本面和技術面分析洲際油氣大數據分析股票洲際油氣股票手機牛叉診股

石油在工業生產生活中的是不能缺少的，在過去的日子裡，全球石油的產量都有一定程度的上升。今天就跟大家一起講講在向國際延伸的煉油化工企業--洲際油氣。

在還沒有正式分析洲際油氣股票前，這里有一份石油行業龍頭股名單，我已經整理好了，大家一起看看，直接點擊鏈接領取：寶藏資料：石油行業龍頭股一覽表

一、從公司角度看

公司介紹：洲際油氣股份有限公司2014年轉型進入油氣行業，公司的主營業務目前已由房地產、租賃服務和貿易轉型為石油天然氣等的勘探與開發。自轉型進入油氣行業以來，先後獲得了"2014年中國跨境投資並購金哨獎評選"的最佳一帶一路實踐獎,"絲綢之路和平基金會"授予的經濟合作成就獎，"海南企業聯合會"授予的"2016年海南省100強企業"，2018年"一帶一路"投資並購十佳金哨獎。

簡單介紹了洲際油氣的公司情況後，我們來了解一下洲際油氣具有哪些閃光點呢，能不能讓股民們放心去投資呢？

亮點一：雙輪驅動的發展戰略助力全球業務網路布局

公司決定開展"項目增值+項目並購"雙重任務，在立足中亞的基礎上進軍北美，深入研究現有項目的潛在力，尋求高質量的油氣項目，踴躍抓好國內油氣改革的機會。目前的運營區塊主要集中在哈薩克，核心在產的項目是：馬騰油田和克山油田，都處在哈薩克濱裏海盆地，是國際公認的油氣富集而勘探開發程度小的區域之一。我們國家業務主要體現在"一帶一路"沿線布局當中，同時沒有忽略在中國國內評估油氣投資的機會。

亮點二：經驗豐富的管理團隊 雄厚的人才儲備

公司管理團隊是一支經驗豐富、管理水平高的團隊，有大型油氣田經驗非常豐富的項目高級管理人才，具備豐富跨國並購經驗的投融資人才也被包含在內，管理團隊配置的還是相當合理化的。並且，公司也具有許多專業技術人員，其中油氣業務骨幹均為行業錘煉多年的專業人才，勘探、開發、油氣集輸、國際合作等多方面均有涉獵，另外，還有包括管理、法律、財務、投融資等各個專業領域的優秀人才，對各個境內外項目、復雜油氣田的技術、投資評價和勘探開發進行人才與技術上的大力支持。

這里受到篇幅的影響，倘若您想了解更多關於洲際油氣的深度報告和風險提示，在這篇研報當中我歸納出來了，查看打開就好了：【深度研報】洲際油氣股票點評，建議收藏！

二、從行業角度看

供需格局仍是影響原油價格中樞的主要因素，原油價格具有商品屬性和金融屬性，其影響因素囊括供需、美元等多種。長期來看，原油供需格局仍是影響原油價格的主要因素。其中，需求端的影響因素主要有全球經濟增速，尤其是美國、中國和印度保持較高的經濟增速；供給端的影響因素主要有OPEC+的產量及美國頁岩油的產量。另外，在關注供需兩端的同時原油庫存的變化也要一同關注，其中重點關注的是 EIA 原油庫存。

三、總結

綜上所述，洲際油氣對"一帶一路"戰略規劃做出了巨大貢獻，既符合國家戰略目標，又符合世界趨勢。由於文章不能實時更新，如若想深入知道未來洲際油氣股票的行情，戳下方鏈接，有專業的投資顧問幫助你分析股票，一起看看洲際油氣股票估值怎麼樣呢：【免費】測一測洲際油氣股票現在是高估還是低估？

應答時間：2021-10-24，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看