1. 大數據應用須解決三大關鍵點
大數據應用須解決三大關鍵點
大數據應用的關鍵點是數據來源、產品化和價值創造;數據資源分布不均，大數據應用在數據密集領域更易獲得突破;須對不當的行業管理模式進行改革,以促進大數據在已有各個行業中應用。
大數據貴在應用。當前，在國家層面，國務院出台《促進大數據發展行動綱要》;在地方層面，大數據被作為區域發展戰略引擎;在企業層面，各類大數據概念公司方興未艾、蓬勃發展。我們獨關注大數據應用，關注數據從哪裡來、數據怎麼用、成果誰買單，也就是數據來源、產品化和價值創造三個關鍵點。一個好的大數據應用，從技術上可能很復雜，但從業務模式上應當簡單、直白、管用。我們還關注，是否存在若干"數據密集型"行業或領域，大數據應用在這些領域可能更容易開展。在產業政策方面，我們關注作為新興業態的大數據，過去屢試不爽的做法，如給地、給錢、給項目等，是否還會繼續有效?
大數據應用的三個關鍵點
國務院《促進大數據發展行動綱要》(簡稱《大數據綱要》)將大數據定位為"新一代信息技術和服務業態"，賦予大數據"推動經濟轉型發展""重塑國家競爭優勢""提升政府治理能力"的戰略功能，並將數據界定為"國家基礎性戰略資源"。在應用方面，《大數據綱要》在公共領域提出許多發展方向，如宏觀調控科學化、政府治理精準化、商事服務便捷化、安全保障高效化、民生服務普惠化;在產業層面，主要按行業領域劃分為工業大數據、新興產業大數據、農業農村大數據、萬眾創新大數據，以及大數據產品體系和大數據產業鏈。這些方向，只是大數據應用的潛力和空間，能不能應用起來，能不能發揮作用，還得看有沒有可行模式和實際效果。無論是在公共領域還是在產業層面，大數據應用都離不開數據來源、處理技術和方法、創造價值的模式，這是我們關注的重點。概括來說，需要回答下面三個看似簡單、卻是關鍵的問題。(一)數據從哪裡來關於數據來源，普遍認為互聯網及物聯網是產生並承載大數據的基地。互聯網公司是天生的大數據公司，在搜索、社交、媒體、交易等各自核心業務領域，積累並持續產生海量數據。物聯網設備每時每刻都在採集數據，設備數量和數據量都與日俱增。這兩類數據資源作為大數據金礦，正在不斷產生各類應用。國外關於大數據的成功經驗介紹，大多是這類數據資源應用的經典案例。還有一些企業，在業務中也積累了許多數據，如房地產交易、大宗商品價格、特定群體消費信息等。從嚴格意義上講，這些數據資源還算不上大數據，但對商業應用而言，卻是最易獲得和比較容易加工處理的數據資源，也是當前在國內比較常見的應用資源。在國內還有一類是政府部門掌握的數據資源，普遍認為質量好、價值高，但開放程度低。《大數據綱要》把公共數據互聯開放共享作為努力方向，認為大數據技術可以實現這個目標。實際上，長期以來政府部門間信息數據相互封閉割裂，是治理問題而不是技術問題。面向社會的公共數據開放願望十分美好，恐怕一段時間內可望不可及。在數據資源方面，國內"小數據""中數據"應用並不充分，試圖一步跨入大數據時代，借機一並解決前期信息化過程中沒能解決的問題，前景並不樂觀。另外，由於中國互聯網公司業務主要在國內，其大數據資源也不是全球性的。數據從哪裡來是我們評價大數據應用的第一個關注點。一是要看這個應用是否真有數據支撐，數據資源是否可持續，來源渠道是否可控，數據安全和隱私保護方面是否有隱患。二是要看這個應用的數據資源質量如何，是"富礦"還是"貧礦"，能否保障這個應用的實效。對於來自自身業務的數據資源，具有較好的可控性，數據質量一般也有保證，但數據覆蓋范圍可能有限，需要藉助其他資源渠道。對於從互聯網抓取的數據，技術能力是關鍵，既要有能力獲得足夠大的量，又要有能力篩選出有用的內容。對於從第三方獲取的數據，需要特別關注數據交易的穩定性。數據從哪裡來是分析大數據應用的起點，如果一個應用沒有可靠的數據來源，再好、再高超的數據分析技術都是無本之木。(二)數據怎麼用數據怎麼用是我們評價大數據應用的第二個關注點。大數據只是一種手段，並不能無所不包、無所不用。我們關注大數據能做什麼、不能做什麼，現在看來，大數據主要有以下幾種較為常用的功能。追蹤。互聯網和物聯網無時無刻都在記錄，大數據可以追蹤、追溯任何一個記錄，形成真實的歷史軌跡。追蹤是許多大數據應用的起點，包括消費者購買行為、購買偏好、支付手段、搜索和瀏覽歷史、位置信息，等等。識別。在對各種因素全面追蹤的基礎上，通過定位、比對、篩選，可以實現精準識別，尤其是對語音、圖像、視頻進行識別，使可分析內容大大豐富，得到的結果更為精準。畫像。通過對同一主體不同數據源的追蹤、識別、匹配，形成更立體的刻畫和更全面的認識。對消費者畫像，可以精準推送廣告和產品;對企業畫像，可以准確判斷信用及風險。提示。在歷史軌跡、識別和畫像基礎上，對未來趨勢及重復出現的可能性進行預測，當某些指標出現預期變化或超預期變化時給予提示、預警。以前也有基於統計的預測，大數據大大豐富了預測手段，對建立風險控制模型有深刻意義。匹配。在海量信息中精準追蹤和識別，利用相關性、接近性等進行篩選比對，更有效率地實現產品搭售和供需匹配。大數據匹配功能是互聯網約車、租房、金融等共享經濟新商業模式的基礎。優化。按距離最短、成本最低等給定的原則，通過各種演算法對路徑、資源等進行優化配置。對企業而言，提高服務水平、提升內部效率;對公共部門而言，節約公共資源、提升公共服務能力。當前許多貌似復雜的應用，大都可以細分成以上幾種類型。例如，貴州推行的"大數據精準扶貧項目"，從大數據應用角度，通過識別、畫像，可以對貧困戶實現精準篩選和界定，找准扶貧對象;通過追蹤、提示，可以對扶貧資金、扶貧行為和扶貧效果進行監控和評估;通過配對、優化，可以更好地發揮扶貧資源的作用。這些功能也並不都是大數據所特有的，只是大數據遠遠超出以前的技術，可以做得更強大、更精準、更快、更好。(三)成果誰買單成果誰買單是我們評價大數據應用的第三個也是最後一個關注點。道理很簡單，不創造價值的應用不是好應用。我們關注大數據的應用是否實實在在地提升了能力、改善了績效。如果大數據用於自身的產品設計、營銷推廣、資源配置，那就看企業競爭力是不是提升了，看企業最終是不是比以前更賺錢了。如果大數據用於為第三方提供服務，那就看是不是有人願意付費、願意持續付費。但如果是用於公共領域，還要看政府或公共部門的付費值不值，不僅僅是從出資方的視角看值不值，還要從老百姓的視角看值不值。當我們面對一項大數據應用時，只要簡單問一問上面三個問題--數據從哪裡來、數據怎麼用、成果誰買單，就能揭開許多"偽裝"。當然，如果經得起上述"大數據三問"，也並非一定算得上優秀，卻也離優秀的大數據應用不遠了。尋找數據密集型領域既然大數據被視為一種資源，那就要考慮資源分布的問題。一般而言，資源分布是極不均勻的，如水、礦產、耕地、能源等自然資源;人力資源和知識的分布更是不均。大數據是否也存在分布不均的問題?發展大數據產業是否真的能彎道超車?這些問題值得深入思考。與可以探測的自然資源不同，數據資源分布難以定位和刻畫。不過，可以用大數據人力資源分布狀況來間接反映大數據應用在地區、行業間的差異，哪些行業、哪些地區大數據人力資源密集，這些行業和地區就可以看作是數據密集的。我們對兩家主流招聘網站"前程無憂"和"智聯招聘"2014年下半年以來發布的招聘信息進行篩選，得到兩家網站兩年來共發布相關信息涉及企業22.7萬家，職位100.7萬個，數據量確實足夠"大"。通過分地區、分行業進行匯總分析，結果顯示大數據人力資源分布極不均勻，各地區、各行業差異極大。不過，確切來說，通過招聘網站反映的是人才需求情況，並不是嚴格意義上的人力資源存量分布情況，但這兩者是緊密相關的。從大數據相關崗位工作地來看，北京、廣東、上海三地高度密集，遙遙領先於其他地區。三地相加，發布招聘信息企業數在兩家網站佔到52.35%和47.48%，職位數佔到61.23%和56.74%。可以推測，大數據人力資源的半壁江山都集中在這三個地方，這與我們平時的直觀感受是高度一致的。在這三個地方之外，我們關心是不是地方政府重視大數據產業、將大數據作為區域經濟發展引擎，就可能促進人力資源集聚，就可能超越與自己相似經濟發展水平的其他地區。從數據反映情況看，至少目前還看不到這樣的結果，這揭示出人力資源結構是後發地區發展大數據產業最需要彌補的短板和最難克服的困難。改變一個地方人力資源構成的難度要遠遠大於改變地面建築面貌，要麼需要一個長期的過程，要麼需要一個獨特的制度。即便在同一省份內，大數據人力資源分布也極為不均。例如在廣東，單深圳一市就大體佔到了全省的一半。再加上廣州，竟然能夠達到九成。其他地方，即使經濟實力不俗，但與深圳、廣州相比，在大數據人力資源方面相差甚遠。這再次表明，大數據人力資源分布是極不均勻的。顯然，大數據人力資源密集地區發展大數據產業的基礎要優於人力資源貧瘠的地區。從城市排名看，北上深廣可以視作大數據人力資源需求密集的一線城市，杭州、南京、成都、武漢、西安等可以看作二線城市。大數據人力資源分布與城市經濟實力、活力乃至房價水平都是大體一致的。從行業分布看，對大數據人力資源的需求分布更不均勻，主要集中在互聯網、信息技術及計算機相關行業。這充分說明了大數據是互聯網或IT產業的一部分，是在原有基礎上的新發展。這些行業是典型的"數據密集型"行業，是大數據產業發展的搖籃。金融是另一個特別重要的"數據密集"領域。金融行業既是產生數據尤其是有價值數據的基地，又是數據分析服務的需求方和應用地。更為重要的是，金融行業具備充足的支付能力，將是大數據產業競爭的重要戰場。許多大數據是通過在金融領域的應用輻射到了各個行業。除此之外，電信、專業服務(如咨詢、人力資源、財會)、教育培訓、影視媒體、網路游戲等，相對而言也是當前數據較為密集的行業。《大數據綱要》幾乎面面俱到地對所有行業和領域都規劃了大數據應用的廣闊前景，但數據資源分布極為不均，在"數據密集"領域的大數據應用，取得市場成功的可能性較大。大數據需要什麼樣的產業政策大數據應用需要什麼樣的產業政策?從應用的角度來看，大數據並非一個全新的產業，而是與已有產業融合，對已有模式的改造、升級和替代。制約大數據發展的往往並不是大數據本身，而是大數據所應用的行業和領域原本存在的問題，如行業管制、行政壟斷、要素不能自由流動，等等。因此，促進大數據發展，用給地、貼錢、上項目的方法，並不能解決根本問題。要從大數據應用領域角度，對不當的行業管理模式進行改革，對既有利益格局進行調整，使大數據應用具備必要的條件。即使在企業內部，大數據應用也不僅僅是個技術問題，而是涉及業務流程重組和管理模式變革，是對企業管理能力的一個考驗。金融、電信、教育、影視媒體等"數據密集型"行業，既是大數據應用潛力巨大的領域，也是迫切推進行業改革的重點領域。另一方面，大數據的應用也可以為行業改革提供技術支撐，能以更有效的技術路線實現行業發展目標。
大數據應用需要的產業政策其實就是市場經濟下各個行業發展所應有的政策，如放開准入、公平競爭、減輕企業負擔、消除企業所有制歧視、消除企業規模歧視，等等。只有在一個開放的產業環境中，大數據才能在這些產業得以有效運用。一個地方若要在金融、醫療、教育等領域大力推動大數據運用，最管用的政策就是對這些行業進行有力的改革。
2. 大數據可以解決哪些有趣的日常問題
大數據可以做到很多我們想像之外的事情，對我們的日常生活非常有幫助。比如說大數據統計會在你逛超市買啤酒和襪子的時候推薦你買紙尿褲，這時候你才想起來老婆讓買紙尿褲，而你已經忘了。
3. 大數據都能應用在哪些方面
隨著5G時代的到來，大數據應用得到迅速的發展，並且得到很多人的關注。大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的痕跡。
1.製造業：利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。
2.電商行業：電商行業是最早將大數據用於精準營銷的行業，它可以根據消費者的習慣提前生產物料和物流管理。隨著電子商務的越來越集中，大數據在行業中的數據量變得越大，並且種類非常多。
3.金融行業：大數據在金融行業的使用是非常廣泛的，主要使用在交易過程中。現在許多股權交易都是使用大數據演算法進行的。這些演算法能夠越來越多地考慮社交媒體和網站新聞，並且決定接下來的幾秒內是選擇購買還是出售。
4.互聯網行業：藉助於大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。
5.能源行業：隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式棚和，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。
6.物流行業：利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。
7.生物技術：基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器。科學家可以利用大數據技術的應用，這樣能夠加速他們自己的基因和其他動物基因的研究過程，臘和野並且還能成為人類未來克服疾病的重要武器之一。
大數據的價值輪喊遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，是推動社會生產和生活的核心要素。
數通暢聯專注於企業IT架構、SOA綜合集成、數據治理分析領域，感謝您的閱讀與關注。
4. 大數據可以解決的問題有哪些
大數據具體可以分為數據採集、數據分析和數據展現等幾個部分，由於大數據採用的是非結構化的數據，與傳統的數據分析相比價值密度、數據量大，通俗來說就是傳統的數據分析相當於順藤摸瓜，大數據分讓禪析相當於畫地為牢。
可以舉幾個大數據的實際應用場景，比如商業營銷，商家通過統一的數據標准在平台採集客戶信息，分析客戶偏好，有針對性的制定營銷策略，這個模式目前在每個行業營銷領域都很常見，再比如人工智慧、物聯網方面，這兩個方面都是本身數據就是非結構化的，利用傳統的數據分析方式無法有效處理，只能通過大數據的手段進行分析。
總之，大數據解決的問題不是哪一個領域而是每一個領域，不是某一時刻影響我們的生活而是每一刻都在影響我們生活。大數據仍然需要統一的數據標准作為支撐，具體解決的問題以及落地場景，還在不斷的完善，隨著技術以及時間的推移，大配消數據應用越來越廣泛，解決的問題也是越來越多，可能後續的問題就是大數據還有哪坦賣塵些不能解決的問題。
5. 大數據可以解決的問題有哪些
大數據復可以做什制么？
獲取大數據後，用這些數據做：數據採集、數據存儲、數據清洗、數據分析、數據可視化
大數據的核心作用是數據價值化，簡單說就是大數據讓數據產生各種「價值」，這個數據價值化的過程就是大數據要做的主要事情。
簡單的說，大數據可以做的是：記錄一切、描述一切、預測一切
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。大數據的作用可以簡單的分為給人類提供輔助服務，以及為智能體提供決策服務。
6. 大數據技術有什麼作用
大數據的價值體現在以三方面：1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。大數據技術主要包括以下作用：第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。7. 大數據能用來做什麼
大數據為我們提供了巨大的機遇，幫助我們開發新的創意產品和服務，例如手機APP或企業商業智能產品。它可以促進經濟的增長和就業機會，可以大大提高人們的生活質量。
一、 醫療：提高診斷和治療的水平
大數據為提高醫療信息處理效率提供了解決方案，從而為企業、公共部門和公民創造價值。對大型臨床數據集的分析可以優化新葯和治療的臨床和成本效益，患者可以受益於更及時和適當的護理。數據互操作性至關重要，因為數據來自不同的和異構的來源，如生物信號流、健康記錄、基因組學和臨床實驗室測試等。
二、 商業：企業無形資產，助力企業決策
如今，大數據非常重要，它可以直接影響企業的估值。大數據已經成為企業一種關鍵的無形資產，可以通過數據收集加以衡量，並計入估值。企業如何使用數據以及基於數據做出的決策也將影響企業決策的成功率。
三、 數據：數據市場的價值
在過去十幾年裡，信息技術直接或間接地推動了中國的經濟增長，數據的作用已經從簡單支持商業決策轉變為自身的價值存在。在新的網路經濟中，開放的數據市場已變得至關重要。
四、 交通：減少事故和交通堵塞
交通部門可以從道路感測器收集大量的數據。智能利用這些大數據，可以支持政府優化交通流管理。市民和公司可以通過使用路線規劃大大節約出行時間。
五、 環境：降低能源消耗
大數據革命帶來了應對環境挑戰的新方式。更好地利用全球可用的數據集有助於科學家開展研究，並使決策者能夠就洪水等自然災害作出知情和決策，以應對氣候變化和降低成本。智能城市還設有數據中心，根據可再生能源和其他有用指標的可用性，調整公共建築的電力消耗。
六、 農業：更安全的食品和更高的生產力
在農業領域智能地使用大數據，可以同時提高生產率、糧食安全和農民收入。通過對感測器和地球觀測數據的智能和廣泛使用，可以有效改善我們今天的耕作方式。這包括可以在我們的農業實踐中更有效地利用自然資源(包括水或陽光)。有了先進的技術，農民也可以獲得他們的農業機械正在如何工作的實時數據，以及歷史上的天氣模式、地形和作物表現。
8. 大數據技術在工業化轉型革命中,解決了哪些傳統的難題
5G、大數據、工業互聯網、雲計算、人工智慧等新一代信息技術與行業經濟深度融合，加快了工業經濟數字化、網路化、智能化進程，從根本上改變了經濟發展方式。重塑了全球產業鏈分工。
數字經濟正以「變局者」的姿態，給全世界帶來巨大變化，數字化轉型已經成為企業首要且不可迴避的命題。據IDC調查報告顯示，在全球TOP2000的企業中，2/3的CEO 將數字化轉型作為企業戰略的核心。
就如前一陣子「阿里新掌門」張勇在2019杭州雲棲大會上強調的「在數字化驅動和承載的新經濟和新社會當中，一切都在被重新定義。」各行各業都在全面走向數字化運營、數字化產業升級。
在資金和技術的推動之下，有些行業已經找到了「頭部模式」，但是對於眾多的工業企業來說是機會也是挑戰。
2019——工業互聯網動盪的一年
在經濟下行的壓力下，工業企業也開始依靠企數字化轉型來達到提升效率，降低成本，提升經濟效益。
工業互聯網平台向上承載應用生態，向下接入系統設備，是連接工業用戶企業、設備廠商、服務提供商等的樞紐，是工業互聯網建設和發展的核心。
目前，我國已經成為世界上工業互聯網產業培育土壤最為旺盛的過國家，截止2019年上半年，已經有超過84.9%的中國製造型企業開始了數字化轉型。已經誕生出具有一定影響力的平台50餘家，部分平台的工業設備連接數量超過了10萬套，然而，在進行數字化轉型的過程中，大部分企業都和預期相差甚遠。
萬變不離其宗，工業行業所面臨這一切的關鍵在於實現數字化轉型。我們已經由熱火朝天的炒作概念走到了實際效益的階段，很多企業也由於缺乏對數字化戰略的錯誤認識和牢固的企業根基，在激烈的市場競爭中敗下陣來。
因為我國大量企業尤其是中小企業的工業設備相對老舊，協議不開放導致連接困難。在平台基礎框架、邊緣計算架構、大數據管理、微服務架構、APP開發等方面，主流的技術架構將成為工業互聯網新入企業的主要選擇。因此，隨著平台的速度加快將倒逼設備數據採集技術實現爆發性增長，從而促生很多本地化、行業化的中國特色採集技術的出現，並進一步推進相關技術標準的研究和發展。
IT技術——工業企業數字化戰略的核心
IT架構作為戰略就緒的核心點，其重構的路徑可由數字化走向智能化， 企業IT架構的演進分為三個階段：電子化——信息化——智能化。
1、電子化
其特點是交易驅動，通過將原來的線下交易轉移到網上，可以在一定程度上解決效率問題。實現企業數字處理的電子化還存在的許多問題，如系統建設無計劃、無序、無組織、無業務線隨機建設、系統重疊嚴重等。
2、信息化
其特點是流程驅動，打破部門壁壘，實現整個企業的業務流程信息化。接下來，我可以從四個方面來理解信息階段的it架構：集中化、集成化、專業化和標准化。
集中化：在企業內部，各個分子公司的應用系統集中成組。
集成化：建立一個SOA或ESB系統來支持系統之間的數據傳輸。
專業化：按照專業化制度。
標准化：建立企業標准。
雖然it體系結構已經發展到信息化階段，但系統之間的煙囪屏障仍然存在。
3、智能化
其特點是數據驅動。運用人工智慧、大數據等技術，重構企業組織、流程和規則，促進企業經營管理的智能化。在智能化階段，企業可以通過it架構實現業務重塑、創建新的業務模式、關注生態圈、實現企業平台。智能化階段的企業it架構包括三個層次：前端應用層（如b2b協作、內部商城、新零售等應用）、中間能力層（如結算、稅務、會計、支付等）和後端數據層（如數據倉庫、數據應用等）。
平台戰略——提速數字化轉型
面對企業整體數字化轉型需求和市面上的碎片化供給，企業原有的自研，定製加標准化產品采購的建設模式已經難以為繼。平台+生態的新模式成為必然。
平台化之所以重要，就是因為它賦予或加強了企業在以用戶為中心的現代商業戰爭中最最最核心的能力：用戶響應力。這種能力可以幫助企業在商戰上先發制人，始終搶得先機。
要用好平台的能力，首先是明確方向，與企業戰略匹配；其次是自上而下設計，避免碎片化的方案；三是自下而上實施，項目管理是核心，項目數據是企業的核心數據，因此項目層數字化能力的建設是核心的抓手；最後，階段推進，價值驅改搏動，從高價值業務做起，價值驅動，試點先行，樣本引路，強力推廣。
企業需要一個用於構建和運行應用和服務纖鎮的平台，來自動執行並集成DevOps、持續交付、微服務和容器等概念，幫助企業提高開發資源利用率， 加速資源整合和優化，促進和推動企毀殲粗業數字化、互聯網化、智能化轉型。
「1+N」平台體系——構建企業數字化轉型的最佳陣容
工業企業數字化轉型迫切需要一站式集成供應鏈平台建設方案和服務。市場上的數字產品和方案普遍缺乏整體的數字戰略規劃，導致路徑不清晰；產品應用星羅棋布，整體信息水平較低；數據不流動，業務系統、數據之間沒有聚合和交互，數據孤島現象嚴重，不能充分發揮數據的價值；技術體系落後，整體維修性差，性能穩定問題突出。
數商雲工業供應鏈系統開發「1+N」工業供應鏈平台體系，分PC端和App端，利用自主研發的優勢，和行業多年的經驗積累，為解決諸多客戶總結行業痛點，積累完善產品系列而誕生的供應鏈管理的軟體。
「1+N」工業互聯網平台體系，秉承一個理念，建設一個平台，具備關鍵技術，搭載N個應用，做到對傳統工業企業的關鍵要素進行全面的感知和實時互聯，實現平台的數字化、系統化、智能化，從而驅動工業企業的轉型升級。
一個理念：是指數字化企業理念，是工業企業轉型升級的核心引擎。它結合先進的精益建造理論方法，集成人員、流程、數據、技術和業務系統，實現工業的全過程、全要素、全參與方的數字化、在線化和智能化，構建項目、企業和行業的平台生態新體系，從而推動以新設計、新建造、新運維為代表的產業升級。
一個平台：是我們的工業，包含了技術、數據和業務，是驅動工業企業數字化轉型的核心引擎。他是我們能夠根據客戶的需求，快速通過組件生成應用，組成靈活解決方案的保障，也是我們能夠連接產業鏈上的生態合作夥伴的軟硬體產品，共同為客戶服務的一個必需品。供應鏈平台
關鍵技術：通過大數據技術提供項目層的全量數據，並提供數字資產管理，數據服務管理，以及數據智能處理（統計，匯總，預測，科學分析）能力；平台能夠從現場圖片、影像中提取信息並應用。
N個應用：一套兼容應用生態夥伴的集成應用。完善地覆蓋業務場景。
不難看出，通過數字化思路，以及信息技術來改進工業企業各干係組織、協同作業的新工業方式，將有效滿足數字時代施工企業項目管理的新需求。數字化轉型是整個經濟體的大發展趨勢，企業在順應發展潮流加快自身轉型的時候，切記不可本末倒置，牢記用技術提升體驗，用數據挖掘價值的核心思想。未來，數商雲供應鏈將能更好地賦能智慧工業，承載起智慧工業互聯網的藍圖構想。
作者：雲朵匠 | 數商雲(微信ID：shushangyun_com)
9. 大數據的應用領域有哪些
1.了解和定位客戶
這是大數據目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本挖掘等各類數據集，通過大數據技術創建預測模型，從而更全面地了解客戶以及他們的行為、喜好。
利用大數據，美國零售商Target公司甚至能推測出客戶何時會有Baby;電信公司可以更好地預測客戶流失;沃爾瑪可以更准確的預測產品銷售情況;汽車保險公司能更真實的了解客戶實際駕駛情況。
滑雪場利用大數據來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者，想像一下，你會收到最喜歡的度假勝地的邀請;或者收到定製化服務的簡訊提醒;或者告知你最合適的滑行線路。。。。。。同時提供互動平台(網站、手機APP)記錄每天的數據——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒體上分享這些信息，與家人和朋友相互評比和競爭。
除此之外，政府競選活動也引入了大數據分析技術。一些人認為，奧巴馬在2012年總統大選中獲勝，歸功於他們團隊的大數據分析能力更加出眾。
2.了解和優化業務流程
大數據也越來越多地應用於優化業務流程，比如供應鏈或配送路徑優化。通過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況數據優化運輸路線。
人力資源業務流程也在使用大數據進行優化。Sociometric Solutions公司通過在員工工牌里植入感測器，檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動，與誰交談，甚至交流時的語氣如何。美國銀行在使用中發現呼叫中心表現最好的員工——他們制定了小組輪流休息制度，平均業績提高了23%。
如果在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上粘貼RFID標簽，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創造出貼在任何東西上的智能標簽。它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度，濕度，運動狀態等等。這將打開一個全新的大數據時代，「大數據」領域尋求共性的信息和模式，那麼孕育其中的「小數據」著重關注單個產品。
3.提供個性化服務
大數據不僅適用於公司和政府，也適用於我們每個人，比如從智能手錶或智能手環等可穿戴設備採集的數據中獲益。Jawbone的智能手環可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠質量等。Jawbone公司已經能夠收集長達60年的睡眠數據，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個用戶。從中受益的還有網路平台「尋找真愛」，大多數婚戀網站都使用大數據分析工具和演算法為用戶匹配最合適的對象。
4.改善醫療保健和公共衛生
大數據分析的能力可以在幾分鍾內解碼整個DNA序列，有助於我們找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。試想一下，當來自所有智能手錶等可穿戴設備的數據，都可以應用於數百萬人及其各種疾病時，未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人!
蘋果公司的一款健康APP ResearchKit有效將手機變成醫學研究設備。通過收集用戶的相關數據，可以追蹤你一天走了多少步，或者提示你化療後感覺如何，帕金森病進展如何等問題。研究人員希望這一過程變得更容易、更自動化，吸引更多的參與者，並提高數據的准確度。
大數據技術也開始用於監測早產兒和患病嬰兒的身體狀況。通過記錄和分析每個嬰兒的每一次心跳和呼吸模式，提前24小時預測出身體感染的症狀，從而及早干預，拯救那些脆弱的隨時可能生命危險的嬰兒。
更重要的是，大數據分析有助於我們監測和預測流行性或傳染性疾病的暴發時期，可以將醫療記錄的數據與有些社交媒體的數據結合起來分析。比如，谷歌基於搜索流量預測流感爆發，盡管該預測模型在2014年並未奏效——因為你搜索「流感症狀」並不意味著真正生病了，但是這種大數據分析的影響力越來越為人所知。
5.提高體育運動技能
如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。NFL開發了專門的應用平台，幫助所有球隊根據球場上的草地狀況、天氣狀況、以及學習期間球員的個人表現做出最佳決策，以減少球員不必要的受傷。
還有一件非常酷的事情是智能瑜伽墊：嵌入在瑜伽墊中的感測器能對你的姿勢進行反饋，為你的練習打分，甚至指導你在家如何練習。
6.提升科學研究
大數據帶來的無限可能性正在改變科學研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150個數據中心，有65,000個處理器，能同時分析30pb的數據量，這樣的計算能力影響著很多領域的科學研究。比如政府需要的人口普查數據、自然災害數據等，變的更容易獲取和分析，從而為我們的健康和社會發展創造更多的價值。
7.提升機械設備性能
大數據使機械設備更加智能化、自動化。例如，豐田普銳斯配備了攝像頭、全球定位系統以及強大的計算機和感測器，在無人干預的條件下實現自動駕駛。Xcel Energy在科羅拉多州啟動了「智能電網」的首批測試，在用戶家中安裝智能電表，然後登錄網站就可實時查看用電情況。「智能電網」還能夠預測使用情況，以便電力公司為未來的基礎設施需求進行規劃，並防止出現電力耗盡的情況。在愛爾蘭，雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工佩戴專用臂帶，追蹤貨架上的商品分配，甚至預測一項任務的完成時間。
8.強化安全和執法能力
大數據在改善安全和執法方面得到了廣泛應用。美國國家安全局(NSA)利用大數據技術，檢測和防止網路攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運用大數據來抓捕罪犯，預測犯罪活動。信用卡公司使用大數據來檢測欺詐交易等等。
2014年2月，芝加哥警察局對大數據生成的「名單」——有可能犯罪的人員，進行通告和探訪，目的是提前預防犯罪。
9.改善城市和國家建設
大數據被用於改善我們城市和國家的方方面面。目前很多大城市致力於構建智慧交通。車輛、行人、道路基礎設施、公共服務場所都被整合在智慧交通網路中，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務。
加州長灘市正在使用智能水表實時檢測非法用水，幫助一些房主減少80%的用水量。洛杉磯利用磁性道路感測器和交通攝像頭的數據來控制交通燈信號，從而優化城市的交通流量。據統計目前已經控制了全市4500個交通燈，將交通擁堵狀況減少了約16%。
10.金融交易
大數據在金融交易領域應用也比較廣泛。大多數股票交易都是通過一定的演算法模型進行決策的，如今這些演算法的輸入會考慮來自社交媒體、新聞網路的數據，以便更全面的做出買賣決策。同時根據客戶的需求和願望，這些演算法模型也會隨著市場的變化而變化。