Ⅰ 如何建立以人工智慧和大數據為支撐的技術運營團隊
人工智慧需要有大數據支撐
人工智慧主要有三個分支：
1.基於規則的人工智慧；
2.無規則，計算機讀取大量數據，根據數據的統計、概率分析等方法，進行智能處理的人工智慧；
3.基於神經元網路的一種深度學習。
基於規則的人工智慧，在計算機內根據規定的語法結構錄入規則，用這些規則進行智能處理，缺乏靈活性，不適合實用化。因此，人工智慧實際上的主流分支是後兩者。
而後兩者都是通過「計算機讀取大量數據，提升人工智慧本身的能力/精準度」。如今，大量數據產生之後，有低成本的存儲器將其存儲，有高速的CPU對其進行處理，所以才有了人工智慧後兩個分支的理論得以實踐。由此，人工智慧就能做出接近人類的處理或者判斷，提升精準度。同時，採用人工智慧的服務作為高附加值服務，成為了獲取更多用戶的主要因素，而不斷增加的用戶，產生更多的數據，使得人工智慧進一步優化。
大數據挖掘少不了人工智慧技術
大數據分為「結構化數據」與「非結構化數據」。
「結構化數據」是指企業的客戶信息、經營數據、銷售數據、庫存數據等，存儲於普通的資料庫之中，專指可作為資料庫進行管理的數據。相反，「非結構化數據」是指不存儲於資料庫之中的，包括電子郵件、文本文件、圖像、視頻等數據。
目前，非結構化數據激增，企業數據的80％左右都是非結構化數據。隨著社交媒體的興起，非結構化數據更是迎來了爆發式增長。復雜、海量的數據通常被稱為大數據。
但是，這些大數據的分析並不簡單。文本挖掘需要「自然語言處理」技術，圖像與視頻解析需要「圖像解析技術」。如今，「語音識別技術」也不可或缺。這些都是傳統意義上人工智慧領域所研究的技術。
Ⅱ 創造人工智慧需要用到大數據嗎
人工智慧哪來的智能？所謂智能就是從大數據中學習到內在規律，數據量越大學到的規律就越接近實際，人工智慧的水平就越高，大數據是人工智慧的基礎，沒有大數據就沒有人工智慧。
Ⅲ 如何打造優秀的大數據團隊
如何打造優秀的大數據團隊
對於企業來說,要建設自己的大數據平台,需要的不只是技術解決方案,更重要的是組建一支優秀的數據團隊。那麼,數據團隊有哪些成員組成?他們的工作方式是什麼?採用怎樣的組織架構來開展工作?
1. 數據團隊成員這里只討論數據團隊中核心成員的角色和他們的工作職責。1)基礎平台團隊主要負責搭建穩定、可靠的大數據存儲和計算平台。核心成員包括:數據開發工程師負責Hadoop、Spark、Hbase和Storm等系統的搭建、調優、維護和升級等工作,保證平台的穩定。數據平台架構師負責大數據底層平台整體架構設計、技術路線規劃等工作,確保系統能支持業務不斷發展過程中對數據存儲和計算的高要求。運維工程師負責大數據平台的日常運維工作2)數據平台團隊主要負責數據的清洗、加工、分類和管理等工作,構建企業的數據中心,為上層數據應用提供可靠的數據。數據開發工程師負責數據清洗、加工、分類等開發工作,並能響應數據分析師對數據提取的需求。數據挖掘工程師負責從數據中挖掘出有價值的數據,把這些數據錄入到數據中心,為各類應用提供高質量、有深度的數據。數據倉庫架構師負責數據倉庫整體架構設計和數據業務規劃工作。3)數據分析團隊主要負責為改善產品體驗設計和商業決策提供數據支持。業務分析師主要負責深入業務線,制定業務指標,反饋業務問題,為業務發展提供決策支持。建模分析師主要負責數據建模,基於業務規律和數據探索構建數據模型,提升數據利用效率和價值。2. 數據團隊的工作方式數據團隊的工作可以分成兩大部分,一部分是建設數據存儲和計算平台,另一部分是基於數據平台提供數據產品和數據服務。平台的建設者包括三種人群:基礎平台團隊對hadoop、spark、storm等各類大數據技術都非常熟悉,負責搭建穩定、可靠的大數據存儲和計算平台。數據平台團隊主要負責各類業務數據進行清洗、加工、分類以及挖掘分析,然後把數據有組織地存儲到數據平台當中,形成公司的數據中心,需要團隊具有強大的數據建模和數據管理能力。數據產品經理團隊主要是分析挖掘用戶需求,構建數據產品為開發者、分析師和業務人員提供數據可視化展示。平台的使用者也可以包括三種人群:數據分析團隊通過分析挖掘數據,為改善產品體驗設計和商業決策提供數據支持。運營、市場和管理層可以通過數據分析師獲得有建設性的分析報告或結論,也可以直接訪問數據產品獲得他們感興趣的數據,方便利用數據做決策。數據應用團隊利用數據平台團隊提供的數據開展推薦、個性化廣告等工作。3. 數據分析團隊的組織架構在整個大數據平台體系中的團隊:基礎平台、數據平台、數據應用和數據產品經理團隊都可以保持獨立的運作,只有數據分析團隊的組織架構爭議比較大。數據分析團隊一方面要對業務比較敏感,另一方面又需要與數據平台技術團隊有深度融合,以便能獲得他們感興趣的數據以及在數據平台上嘗試實驗復雜建模的可能。從他們的工作方式可以看出,數據分析團隊是銜接技術和業務的中間團隊,這樣的團隊組織架構比較靈活多變:1)外包公司自身不設立數據分析部門,將數據分析業務外包給第三方公司,當前電信行業,金融行業中很多數據分析類業務都是交給外包公司完成的。優勢: 很多情況下,可以降低公司的資金成本和時間成本;許多公司內部缺乏相關的知識與管理經驗,外包給專業的團隊有助於公司數據價值的體現 。劣勢:一方面外包人員的流動和合作變數,對數據的保密性沒有保證;另外一方面,外包團隊對需求的響應會比較慢,處理的問題相對通用傳統,對公司業務認知不如內部員工深入,創新較低。2)分散式每個產品部門獨立成立數據分析團隊,負責響應自己產品的數據需求,為業務發展提供決策支持。優勢:數據分析團隊與開發團隊、設計團隊以及策劃團隊具有共同的目標,團隊整體歸屬感強,績效考核與產品發展直接掛鉤,有利於業務的發展。劣勢:在業務規模比較小的情況下,數據分析師比較少,交流的空間也比較小。因為身邊的同事都不是該領域的人才,無法進行學習交流,所以成長空間會比較小,分析師的流失也會比較嚴重,最終陷入招募新人——成長受限——離職——招募新人的惡性循環。另一方面,每個產品團隊都零星地招募幾個分析師,整體來看給員工的感覺是公司並不是特別重視數據化運營的文化,對數據的認同感會被削弱,不利於公司建立數據分析平台體系。3)集中式數據分析團隊與產品團隊、運營團隊各自獨立,團隊的負責人具有直接向分管數據的副總裁或CEO直接匯報的許可權,團隊負責響應各業務部門的數據需求。優勢:分析團隊具有充分的自主權,可以專心建設好公司級別的數據平台體系,研究數據最具有價值的那些問題,有權平衡業務短期需求和平台長期需求直接的關系。另一方面,這種自上而下建立起來組織架構,可以向全體員工傳達數據在公司的重要位置,有利於建立數據化運營的文化。劣勢:產品業務團隊會覺得他們對數據的掌控權比較弱,一些業務數據需求得不到快速響應,認為分析團隊的反應太慢無法滿足業務發展的需要。隨著業務發展越來越大,產品團隊會自己招募分析師來響應數據需求,逐漸替代分析團隊的工作,這樣勢必會導致分析團隊的工作被邊緣化。4)嵌入式數據分析團隊同樣獨立於產品團隊存在,但只保留部分資深數據專家,負責招聘、培訓數據分析師,然後把這些人派遣到各產品團隊內部,來響應各類業務數據需求。優勢:團隊的靈活性比較好,可以根據公司各業務線的發展情況合理調配人力資源,重點發展的項目投入優秀的人才,一些需要關閉的項目人才可以轉移到其他項目中去。劣勢:分析師被嵌入到產品團隊內部,受產品團隊主管的領導,從而失去了自主權,導致淪落為二等公民。人事關系在公司數據分析團隊中,卻要被業務團隊主管考核,但業務團隊主管並不關心他們的職業發展,導致分析師的職業發展受到限制。那麼,到底採取哪一種組織架構比較合適呢?可以根據公司數據化運營進展的深度靈活採取一種或幾種方式。除了外包模式,其他組織架構我都經歷過,簡單來說,早期採用分散式、中期採用集中式、後期採用分散式或嵌入式以及兩則並存。早期:公司對數據體系的投入一般是比較謹慎的,因為要全面建設數據體系需要投入大量的人力和財力,公司不太可能還沒有看清楚局勢的情況下投入那麼多資源。所以,往往都是讓每個產品團隊自己配置分析師,能解決日常的業務問題就行。杭研院早期的網易雲閱讀、印像派等項目中就是採用的這種分散的模式。中期:隨著業務的發展、公司對數據的認識有所提高並且重視程度不斷加大,就開始願意投入資源來構建公司級別的數據體系。這個階段採用集中式有利於快速構建數據分析平台,為公司各個產品團隊提供最基礎的數據分析體系,能在未來應對業務的快速發展。杭研院花了兩年時間完成了這個階段的主要工作,並在網易雲音樂和易信產品發展階段起到了至關重要的作用。後期:一旦公司級別的數據分析平台構建完成,消除了早期分散模式中分析師缺少底層平台支持的窘境,他們能夠在分析平台上自助完成大量的數據分析工作。而且經歷過集中式階段的洗禮,公司上上下下對數據的認識都有了很大的提高。此時,在回到分散模式時,原先的很多弊端已基本消除,此外,採用嵌入模式也是可以的。目前杭研院在網易雲音樂、網易雲課堂、考拉海購等幾個產品中就是分散式和嵌入式並存的架構。總之,沒有最好的組織架構,只有適合自己的組織架構。
Ⅳ 「大數據和人工智慧
人工智慧與大數據的聯系一方面,人工智慧需要數據來建立其智能,特別是機器學習。
數字信息基礎設施建設加速，數字經濟獲得更廣闊空間，數據作為新型生產要素，對傳統生產方式變革具有重大影響，是抓住新一輪產業革命機遇轉型升級，提高經濟效率、獲得更廣闊發展空間的重要抓手。數字基礎設施和產業化數字技術，是數字化轉型的基石，也能創造新的經濟增長點。據天眼查數據顯示，目前我國已有104.4萬家數字經濟相關企業。
以5G為代表的數字信息綜合基礎設施，推動著經濟社會數字化升級，關系著經濟社會發展信息「大動脈」的打通。「十四五」期間以及更長時期，建設高速泛在、天地一體、雲網融合、智能綠色、安全可控的綜合性數字信息基礎設施存在廣闊空間。天眼查大數據顯示，我國現有5G相關企業超13.5萬家，2021年新增注冊企業9.7萬家，增速219.4%；廣東、山東、江蘇三地5G相關企業數量最多，分別有1.5萬家，9100餘家以及8400餘家。
Ⅳ 大數據助力智能化管理
「園區經濟」是改革開放以來中國經濟發展的重要經驗。它不僅成為中國經濟的載體和平台，也為中國工業經濟發展探索了一條成功的經驗和模式。《工業互聯網創新發展行動計劃 （2021-2023）》中提到，培育一批綜合實力強的安全服務龍頭企業，建設一批工業互聯網安全創新示範園區，做好工業互聯網園區網路建設。
恰逢新一輪工業革命將數字技術和工具帶入工業產業發展，使製造業從業者能夠簡單有效地利用數字技術，使信息技術從業者能夠深入理解激鉛工業需求和文化，最終輸出數字製造知識和資產，讓對製造業本身不那麼精通的人也能通過這些數字資產挖掘出新的服務和使用，並產生增值。這與園區經濟轉型的需求不謀而合。
互聯網與園區的價值融合，可以充分發揮園區資源聚集、基礎設施集中建設的規模優勢，以及園區集中管控、精細服務的優勢。同時，園區可以幫助工業互聯網打通其使用的「最後一公里」，園區也可以收獲互聯網盈利模式。
因此，上海化學工業園融合工業互聯網的創新、科技、智能、生態變革勢在必行。
上海化學工業區於1996年獲准建立。它位於上海南部，杭州灣北岸，橫跨金山區和奉賢區，規劃面積29.4平方公里。是國家新型工業化產業示範基地、國家級經濟技術開發區、國家生態工業示範園區、國家循環經濟先進單位。園區創造性地提出並實踐了「產品與項目一體化、公用事業一體化、物流與輸送一體化、環保一體化、管理與服務一體化」的發展理念，形成了資旅鉛斗源高度集約、效益集中的大型化工生產模式。超過80%的企業原材料/產品供應鏈在園區內實現閉環。
目前，德國巴斯夫、科斯特龍、贏創等國際化工巨頭，美國亨斯邁，中國石化、華誼集團、高橋石化等大型骨幹企業，以及荷蘭皇家沃爾堡集團、法國液化空氣集團、蘇伊士集團等世界知名配套服務企業已連續多年入駐園區，與園區形成了良好的互助共贏發展態勢。
完善園區基礎設施，建設定製化大數據雲計算中心。
園區內有上海化工園區大數據雲計算拆磨中心，是「4S」工業園定製的大數據雲計算中心，融合了中國電信雲網整合的力量和上海化工園區的規劃。大數據雲計算中心採用雲計算技術，統籌利用現有IT資源和條件，為上海化學工業區管委會各部門統一建設和提供基礎設施、支撐軟體、使用功能、信息資源、運行保障、信息安全等服務。
大數據雲計算中心具有強大的計算能力、開放的雲架構和充分的可擴展性。採用政務雲相同框架建設標准，連續多年通過信息安全等級保護三級保護審核。具有靈活的定製化調整和開發能力，可同時滿足園區多家企業多樣化的實際使用需求。同時，在園區管委會的指導和支持下，園區部分企業自主開發使用了企業級大數據平台。
搭建大數據平台和輔助決策系統。
實現「三個預期」的深入使用
園區內搭建大數據平台，基於化學工業區介面交互標准和化學工業區數據目錄標准進行數據採集和交互服務。B
此外，園區推進綜合業務監管輔助決策系統建設，以園區各種感知和業務數據為基礎，以融合數據分析引擎為核心，以園區管理者、經營者、企業等主體的服務需求為導向，為智能決策提供有力支撐，提高決策效率，開展「三預測」(預測、預警、預報)深度使用。大數據平台的建設原則是「統一設計、分期建設、有序推進」。一是完成平台基礎架構，基本形成數據治理架構，實現數據可視化分析展示，開展輔助決策工作。然後完善平台的功能，不斷擴展平台連接的業務系統/數據，提供深度感知和智能決策服務。
輔助決策系統實現了園區整體業務運營的總覽，對業務場景的8個核心指標和業務狀態進行了設計、融合、分析和實現，共計29類。它採用逐級細化的可視化展示方式，業務數據的粒度由粗到細，實現了業務監管的分層決策模式。結合2D/3D GIS技術的使用，實現了工業互聯網園區業務管理「一張圖」。
挖掘典型使用場景推進工業互聯網園區建設
園區內外生產性、生活性服務企業涉及原材料進出口、儲罐儲存、運輸管廊運維、污水處理、熱力供電等公共功能。企業積極響應工業互聯網園區建設，形成典型的數字化使用場景，具體如下。
(1)數字結對。基於「GIS數字孿生」等技術，構建園區化工材料、能源材料輸送管廊三維可視化數字化管理平台。結合智能感測器實現管廊的智能化管理，將企業運營、安全、生產、財務等多業務維度指標統一可視化展示。
(2)資產管理。對公用事業服務企業相關資產進行數字化識別、快速盤點、精準定位、全生命周期管理等創新使用，實現資產的可管、可控、增值。
(3)智能巡檢。基於懸浮軌道機器人、地面行走機器人、集成IOT感測終端等。實時感知和監控管道和關鍵設備的運行狀態，形成一體化的空中和地面檢測網路。
(4)熱電平衡。針對園區內多家企業對供汽穩定性的高要求，搭建了蒸汽配額交易平台，平衡不同企業間因生產峰谷和配額利用率差異造成的供汽不穩定或浪費，實現供需精準匹配和資源優化。
(5)環境監測。基於生產企業
業廠內物聯網和園區廣域網的覆蓋，建立多源環保污控數據集成監控體系，實現對園區內重點企業、重點區域的污染源狀態、排放數據及環境質量數據的實時監測與預警。
另外，園區充分發掘主體化工生產型企業智慧化建設的內在動力，引導、鼓勵企業結合自身實際，加大投入，開展技術和智能化改造，提升智能製造水平，目前已形成生產過程管理信息化、生產過程工藝自動化、智能巡檢/運維、能源管理、智能輸送、視頻監控等工業互聯網使用場景。
打破園區數據孤島，園區管理運營更上一層樓
上海化學工業區實現了普通政務雲與園區使用、醫療生產力系統、公安封閉系統、物聯網及視頻系統的融合，在確保數據安全和使用順暢的情況下保持了原有的個性化資源需求。目前，園區各類項目上雲超過20個，資源使用率超過85%；平台運行平穩，總體可用率超過99.99%；使用部署時間從原來的3~6個月縮短為3~5天；等級保護三級評測達到90分以上，未出現信息安全問題。
上海化學工業區數據平台將採集的8200萬余條數據歸入3類、15項、21目、256細目的數據體系中，在此基礎上形成7大主題庫和256個業務庫，通過API為各類使用提供了430個數據元素。平台的建設初步打破了管委會、公用工程服務企業和生產企業間的信息孤島，可以為園區管理運營的各個領域提供快速、有效的決策支持，為上海化學工業區的管理和服務提供新的洞察力，提升園區治理、運營和公眾服務的智能化水平。
專家推薦語
上海化學工業區建設之初開創性地提出了「五個一體化」的發展理念，引領帶動全國石油和化工園區的發展。園區進行大數據雲計算中心建設，將普通政務雲與園區使用充分融合，搭建智慧決策平台，匯集各類業務數據，進行實時分析和可視化展示，服務於園區不同客戶，提升園區運營和服務的智能化水平，對於全國范圍內經濟開發區、高新區及工業園區具有較高的可借鑒性和可復制性。
系統軟體用於管理計算機資源，並為使用軟體提供一個統一的平台。 使用軟體則在系統軟體的基礎上實現用戶所需要的功能。支撐軟體是支撐各種軟體的開發與維護的軟體,又稱為軟體開發環境。它主要包括環境資料庫、各種介面軟體和工具組。著名的軟體開發環境有IBM公司的Web Sphere,微軟公司的***.NET等。包括一系列基本的工具（比如編譯器，資料庫管理，存儲器格式化，文件系統管理，用戶身份驗證，驅動管理，網路連接等方面的工具）。
Ⅵ 大數據下的企業信息化建設
大數據下的企業信息化建設
在各種媒體的連篇累牘的報到和宣傳下，我們的大多數企業對「大數據」一詞想必都不陌生。無論是對於走在社會發展前沿的互聯網、IT產業，亦或是傳統的醫葯、交通行業，大數據必將帶來難以估量的價值。在企業信息化過程中，若掌握對大數據的處理能力，可在今後的信息化發展應用上取得領先地位。面對如今的大數據時代，正在進行信息化改革的工業企業要把握好大數據帶來的機遇，緊跟信息時代的潮流。
1大數據時代
1.1大數據的定義。網路中說，大數據指的是「所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。」由於數據量的龐大，大數據的單位不能用G或T來衡量，起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。大數據是一種海量的、高增長率的以及多樣化的信息資產，它需要新的處理模式來進行數據的處理和應用。
1.2大數據的4V特徵。大數據具有四大特徵：一是數據量巨大。各種智能設備產生了大量的數據，數據量從TB級快速升到PB級別。二是數據類型繁多。如網路日誌、圖片、視頻等。三是價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程，可能有用的數據只有一兩秒。四是處理速度快。因為數據存在時效性，所以大數據要求能夠快速處理。「1秒定律」,這與傳統的數據處理技術有著本質的區別。業界將大數據的特徵歸納為四個「V」,即Volume（容量）、Variety（種類）、Value（價值）、Velocity（實時）。
2大數據時代下工業企業的現狀及存在的問題
2.1 傳統的工業企業的信息化水平不高。改革開放以來我國的工業企業獲得了迅猛的發展，在大數據的時代下我國的信息化系統在傳統企業的應用效率卻得不到較大的提升，傳統的工業企業在節能降耗方面的成效並不顯著。由於信息系統得不到其應有的應用，產品的開發力度也不高，開發新產品的速度和能力也得不到應有的提升。
2.2 工業企業缺乏利用信息化來增強市場應對能力。在國外市場，高新技術企業在利用數據化來增強企業的市場應對能力方面取得了顯著地成果，但是從我國來講，我國的高新技術企業大多數情況下還是處於創業的階段，應對性不強，在通過數據來增強對財務、營銷以及庫存的管理方面仍然存在著較大的問題，在當前的時代條件下如何通過大數據時代下的信息化的發展進步來增強我國工業企業的資金周轉能力以及市場反應性成為了急需解決的問題，因此，我們就需要不斷通過建立起企業的網站來不斷提升工業企業的知名度，以幫助更多的企業在日趨激烈的市場競爭中站穩腳跟，獲得進一步的發展。
2.3大數據時代下傳統產業與當地產業的融合度不高。在當前的大數據時代下，我國的一些企業在實施數據項目時，雖然得到了一定程度的發展，但是並沒有與當地的企業建立起良好的關系，並沒有用高技術新信息來服務於客戶，這樣一來，就出現了傳統產業企業與當地企業脫節的現象，在大數據時代條件下，工業企業更要利用好信息化來不斷推動產業的發展。
2.4 企業信息化建設對政府存在較大的依賴性。由於機構不夠完善，加之部分企業的思想觀念和意識較為落後，使得企業的信息化投入的風險性較大，轉化的成果也很難在短時間內完成，因此企業在技術和人才培訓方面也常常會感到力不從心，這樣一來企業在信息化建設的過程當中對於政府的依賴性仍然較大。
3 明確大數據時代下信息化推動工業企業加強信息化建設的指導思想
3.1 加快我國的國民經濟發展。提升我國社會的信息化水平，以信息化來不斷推動企業的工業化產值，是當前我國進行現代化建設的重點，更是我國利用信息化來促進社會生產力發展的重大戰略措施。在當前來講，我國的企業信息化就是通過現代的信息技術來推動企業信息化的，因此，我們要不斷提高企業深度，不斷加強企業的信息轉化能力，不斷以新的信息、新的技術進步來推動產業的發展進步。從某種意義上來說，企業的信息化能夠在較大的程度上降低企業的生產成本，降低企業的產耗，更好地適應起市場發展的需要。同時也要加快技術進步的腳步，以信息化來帶動產業化，提升企業的經濟效益，帶動企業的創新性發展，這對於我們解決企業生產經營過程當中存在的問題，更好地發揮工業企業的帶動作用起了決定性的作用。在大數據發展的今天，大力推動工業企業的信息化，加快我國國民經濟的發展進步，也是我們更好的適應經濟全球化的客觀需要。
3.2 推動我國工業企業發展進步的戰略思想。我國工業企業實現現代化，不斷增強企業的國際競爭力對於實現以企業為主體，以技術創新為動力，以實現示範企業的發展為新的目標，來大力推廣現代化技術，不斷以信息化來促進工業化，推動企業的優化升級起著重要的作用。
4大數據下的企業信息化建設
4.1 企業信息化過程中的數據安全管理。大數據環境下，信息系統之間是互連的，他們之間會形成一個息息相關的生態圈。大數據的環境會帶來一定的風險，比如：企業自身的商業機密在數據共享時會被泄露；很多敏感數據的所有權和使用權沒有被明確界定；數據量的存儲和安防措施不夠有力等。數據具有共享性，我們在保證數據在大環境下共享的同時，還要注意數據的安全性。我們的信息安全管理工作內容之一就是保證數據在傳遞過程中不會被篡改和泄露。企業在進行信息化建設時，要加強對數據安全問題的控制和管理，以解決大數據時代帶來的新的數據安全性問題，所以大數據時代信息安全管理任重而道遠。
4.2 企業信息化建設中的大數據基礎平台建設。大數據時代的發展需要完善的信息基礎平台，而現有的供電局信息基礎架構還不足以滿足大數據時代的發展需求。我們在進行信息基礎平台的建設和完善時，不僅要增加信息系統的計算能力和數據消化能力，還要重視對數據資源的擴展和融合。業界普遍認為，現今的雲計算技術能夠搭建一個信息基礎設施平台，滿足各類工業企業對數據服務的需要。所以，我們的供電局如果要搭建和完善信息基礎平台，應該利用好雲計算技術，把自身對大數據的存儲和處理能力進一步提高。
4.3 企業信息應用系統逐漸邁入整合化、智能化時代。大數據技術最吸引工業企業的地方不在於它的「大」,而在於數據的「用」--整合、分析、利用等。我們的企業在信息化建設過程中總是會產生大量的數據，這是一種不可避免的現象。而此時，如何將那些海量的數據加以整合和利用是目前企業進一步加強信息化建設遭遇的必須要解決的攔路虎。大數據信息應用系統對如何利用好數據具有不可估量的價值，而在大數據應用系統發揮作用前，企業急需對系統模型和數據規范進行統一和整合。我們的企業在大數據時代的發展和推動下，將信息應用系統推動到智能化的階段。
4.4 加強企業信息化環境建設，為工業企業信息化提供環境保障。建立起企業現代化建設的激勵機制，切實提高企業的信息化水平。進一步加大企業的信息化水平、不斷推動企業管理模式的創新，加強技術合作領域的創新型發展，引進國外先進的經驗和創新發展的實例來促進企業信息化，不斷推動企業整體水平的提高，改造落後的生產管理模式來加強企業的發展進步，使得信息技術能夠真正為工業企業的發展提供力量，為企業信息化創造條件。在大數據時代，工業企業也要充分利用各種形式、各種媒體來加大企業的信息宣傳力度，增強企業的最新信息技術的更新普及，使得企業形成良好的信息化氛圍。另外，企業也可以利用好大數據時代的信息化來建立起網路化的服務平台，使得工業企業的形象以及服務能力得到進一步提升。
5 企業在大數據時代下面對的機遇和挑戰
5.1信息化建設中的缺陷。首先，我們的大多數企業在信息化建設中，都僅僅是對信息技術的簡單應用，而沒有意識到數據將帶給我們的巨大價值。其次，很多大型的國有企業因為受到政策的保護而導致自身危機意識薄弱，在信息化建設中會慢半拍，落後於其他外資或合資企業。還有，許多企業在信息化建設中對大數據技術的重要性認識不夠，在企業管理上缺乏對大數據的應用，導致企業管理高成本、低效率的局面。
5.2 把握住大數據時代帶來的機遇。大數據時代的到來，會給企業帶來革命性的影響。企業通過對大數據的分析和挖掘，可以優化自己的信息管理流程，逐漸變成精細化、數據驅動型的管理。企業傳統的管理和運營模式會被改變，大數據將成為企業的決策中心，並提高企業對市場的反應能力和降低企業管理成本。不同行業、不同規模的企業在大數據發展中受到的影響程度也不同，總的來說，就是大數據技術應用越深，企業吸收的價值也越大。目前來看，企業主要需要做的就是利用大數據技術不斷提升自己的信息化水平，並積極挖掘大數據的應用。
5.3 應對大數據的挑戰措施。大數據時代的到來，為我們的企業帶來機遇的同時，也帶來了一些挑戰。面對這些挑戰我們的企業可以做出以下措施來應對：一是加強領域的合作，各相關技術領域的專家要加強合作與共贏；二是開發高效的數據密集型計算方法，科學家們需要加大研發力度；三是在信息化應用過程中不斷進行調整，遇到具體問題要具體分析。
6 結束語
隨著大數據時代的到來，國際上許多企業在信息化建設中遭遇著各種各樣的機遇和挑戰。在這種情況下，哪個企業能最快地適應和習慣新形式下的數據模式，熟悉和掌握最新最有效率的數據處理方式，那個企業就能在信息化建設中佔得先機，取得主動權。大數據時代是針對國際來說的，所以為了緊跟國際步伐甚至超越某些國家，我國的許多企業開始投入到大數據技術的研究中，以期能夠盡快的建立和完善自身的信息化建設，並提高企業的核心競爭力，為企業的未來發展前景尋找有力的支撐。