㈠ 大数据技术在工业化转型革命中,解决了哪些传统的难题
5G、大数据、工业互联网、云计算、人工智能等新一代信息技术与行业经济深度融合，加快了工业经济数字化、网络化、智能化进程，从根本上改变了经济发展方式。重塑了全球产业链分工。
数字经济正以“变局者”的姿态，给全世界带来巨大变化，数字化转型已经成为企业首要且不可回避的命题。据IDC调查报告显示，在全球TOP2000的企业中，2/3的CEO 将数字化转型作为企业战略的核心。
就如前一阵子“阿里新掌门”张勇在2019杭州云栖大会上强调的“在数字化驱动和承载的新经济和新社会当中，一切都在被重新定义。”各行各业都在全面走向数字化运营、数字化产业升级。
在资金和技术的推动之下，有些行业已经找到了“头部模式”，但是对于众多的工业企业来说是机会也是挑战。
2019——工业互联网动荡的一年
在经济下行的压力下，工业企业也开始依靠企数字化转型来达到提升效率，降低成本，提升经济效益。
工业互联网平台向上承载应用生态，向下接入系统设备，是连接工业用户企业、设备厂商、服务提供商等的枢纽，是工业互联网建设和发展的核心。
目前，我国已经成为世界上工业互联网产业培育土壤最为旺盛的过国家，截止2019年上半年，已经有超过84.9%的中国制造型企业开始了数字化转型。已经诞生出具有一定影响力的平台50余家，部分平台的工业设备连接数量超过了10万套，然而，在进行数字化转型的过程中，大部分企业都和预期相差甚远。
万变不离其宗，工业行业所面临这一切的关键在于实现数字化转型。我们已经由热火朝天的炒作概念走到了实际效益的阶段，很多企业也由于缺乏对数字化战略的错误认识和牢固的企业根基，在激烈的市场竞争中败下阵来。
因为我国大量企业尤其是中小企业的工业设备相对老旧，协议不开放导致连接困难。在平台基础框架、边缘计算架构、大数据管理、微服务架构、APP开发等方面，主流的技术架构将成为工业互联网新入企业的主要选择。因此，随着平台的速度加快将倒逼设备数据采集技术实现爆发性增长，从而促生很多本地化、行业化的中国特色采集技术的出现，并进一步推进相关技术标准的研究和发展。
IT技术——工业企业数字化战略的核心
IT架构作为战略就绪的核心点，其重构的路径可由数字化走向智能化， 企业IT架构的演进分为三个阶段：电子化——信息化——智能化。
1、电子化
其特点是交易驱动，通过将原来的线下交易转移到网上，可以在一定程度上解决效率问题。实现企业数字处理的电子化还存在的许多问题，如系统建设无计划、无序、无组织、无业务线随机建设、系统重叠严重等。
2、信息化
其特点是流程驱动，打破部门壁垒，实现整个企业的业务流程信息化。接下来，我可以从四个方面来理解信息阶段的it架构：集中化、集成化、专业化和标准化。
集中化：在企业内部，各个分子公司的应用系统集中成组。
集成化：建立一个SOA或ESB系统来支持系统之间的数据传输。
专业化：按照专业化制度。
标准化：建立企业标准。
虽然it体系结构已经发展到信息化阶段，但系统之间的烟囱屏障仍然存在。
3、智能化
其特点是数据驱动。运用人工智能、大数据等技术，重构企业组织、流程和规则，促进企业经营管理的智能化。在智能化阶段，企业可以通过it架构实现业务重塑、创建新的业务模式、关注生态圈、实现企业平台。智能化阶段的企业it架构包括三个层次：前端应用层（如b2b协作、内部商城、新零售等应用）、中间能力层（如结算、税务、会计、支付等）和后端数据层（如数据仓库、数据应用等）。
平台战略——提速数字化转型
面对企业整体数字化转型需求和市面上的碎片化供给，企业原有的自研，定制加标准化产品采购的建设模式已经难以为继。平台+生态的新模式成为必然。
平台化之所以重要，就是因为它赋予或加强了企业在以用户为中心的现代商业战争中最最最核心的能力：用户响应力。这种能力可以帮助企业在商战上先发制人，始终抢得先机。
要用好平台的能力，首先是明确方向，与企业战略匹配；其次是自上而下设计，避免碎片化的方案；三是自下而上实施，项目管理是核心，项目数据是企业的核心数据，因此项目层数字化能力的建设是核心的抓手；最后，阶段推进，价值驱改搏动，从高价值业务做起，价值驱动，试点先行，样本引路，强力推广。
企业需要一个用于构建和运行应用和服务纤镇的平台，来自动执行并集成DevOps、持续交付、微服务和容器等概念，帮助企业提高开发资源利用率， 加速资源整合和优化，促进和推动企毁歼粗业数字化、互联网化、智能化转型。
“1+N”平台体系——构建企业数字化转型的最佳阵容
工业企业数字化转型迫切需要一站式集成供应链平台建设方案和服务。市场上的数字产品和方案普遍缺乏整体的数字战略规划，导致路径不清晰；产品应用星罗棋布，整体信息水平较低；数据不流动，业务系统、数据之间没有聚合和交互，数据孤岛现象严重，不能充分发挥数据的价值；技术体系落后，整体维修性差，性能稳定问题突出。
数商云工业供应链系统开发“1+N”工业供应链平台体系，分PC端和App端，利用自主研发的优势，和行业多年的经验积累，为解决诸多客户总结行业痛点，积累完善产品系列而诞生的供应链管理的软件。
“1+N”工业互联网平台体系，秉承一个理念，建设一个平台，具备关键技术，搭载N个应用，做到对传统工业企业的关键要素进行全面的感知和实时互联，实现平台的数字化、系统化、智能化，从而驱动工业企业的转型升级。
一个理念：是指数字化企业理念，是工业企业转型升级的核心引擎。它结合先进的精益建造理论方法，集成人员、流程、数据、技术和业务系统，实现工业的全过程、全要素、全参与方的数字化、在线化和智能化，构建项目、企业和行业的平台生态新体系，从而推动以新设计、新建造、新运维为代表的产业升级。
一个平台：是我们的工业，包含了技术、数据和业务，是驱动工业企业数字化转型的核心引擎。他是我们能够根据客户的需求，快速通过组件生成应用，组成灵活解决方案的保障，也是我们能够连接产业链上的生态合作伙伴的软硬件产品，共同为客户服务的一个必需品。供应链平台
关键技术：通过大数据技术提供项目层的全量数据，并提供数字资产管理，数据服务管理，以及数据智能处理（统计，汇总，预测，科学分析）能力；平台能够从现场图片、影像中提取信息并应用。
N个应用：一套兼容应用生态伙伴的集成应用。完善地覆盖业务场景。
不难看出，通过数字化思路，以及信息技术来改进工业企业各干系组织、协同作业的新工业方式，将有效满足数字时代施工企业项目管理的新需求。数字化转型是整个经济体的大发展趋势，企业在顺应发展潮流加快自身转型的时候，切记不可本末倒置，牢记用技术提升体验，用数据挖掘价值的核心思想。未来，数商云供应链将能更好地赋能智慧工业，承载起智慧工业互联网的蓝图构想。
作者：云朵匠 | 数商云(微信ID：shushangyun_com)
㈡ 大数据对企业有什么帮助
数字化转型是所有企业降本增效的内在需求。
1、可以降低企业的成本。2017年10月国际供应链大会上世界经济论坛发布的《第四次工业革命对供应链的影响》白皮书指出，数字化变革将使制造业企业成本降低17.6%、营收增加22.6%，使物流服务业成本降低34.2%、营收增加33.6%，使零售业成本降低7.8%、营收增加33.3%。
2、可以提升企业的效率。互联网服务直接引起计算服务、信息服务的集中，并进一步促进了各类服务资源的集中，使得集中式、开放型服务平台有了很大发展空间。根据研究显示，以“数据驱动型决策”模式运营的企业，通过形成自动化数据链，推动生产制造各环节高效协同，大大降低了智能制造系统的复杂性和不确定性，其生产力普遍可以提高5%—10%。
3、企业流程再造的必由之路。在数字化环境下，企业之间处于纵横交错的网络关系，面对分散的网络节点，整合多方资源的平台型产业组织应运而生，企业价值创造模式由传统线性向链条式、网络化转变，使得传统企业之间竞合方式趋于生态化、平台化。
㈢ 大数据给企业带来哪些影响
大数据的兴起促使传统企业进行了信息化转型，很多企业都会采用基于大数据技术的云服务产品来代替之前的传统营销工具。CRM由于实施流程相对更容易见效快，而逐渐被企业所青睐和重视。CRM的理念重在逐渐帮助企业实现从"以产品为中心"转向"以客户为中心"的营销战略，帮助企业规范和优化业务流程，同时让企业及时获取外部销售和市场信息，快速应对市场变化，从而带动企业从日常运作多方面来改进和完善管理，节约运营成本，提高企业经济效益。
企业实施CRM营销战略的关键主要包括了以下三点：
360度全面的客户管理
企业面对客户管理时候常常存在许多痛点，比如数据安全，客户信息的重复导致的撞单，因人员变动造成的客户流失。而CRM系统不但能完成客户资料的海量存储。在隐私设置上面，能根据权限设置导入导出，禁止复制，有效保证数据安全。多种方式防止资料重复，有效防止撞单、丢单、抢单等数据混乱情况。可根据CRM对客户信息设定共享、转移、分配，最大限度利用客户资源。在客户信息和数据存储方面，对资料搜集、筛选、跟踪、维护进行全方位跟踪和管理，避免因人事变动引发的客户流失。
营销自动化提高效率
在营销效率方面，企业可以利用CRM抓住每一个高价值的实时营销节点进行实时营销比如基于用户在网站的点击行为及时推送密切相关的产品信息，CRM还可以根据用户喜好通过电子邮件营销，将用户可能感兴趣的内容推送以提高点击率，从而为销售人员挖掘线索做了一个良好的铺垫。CRM系统能够通过对客户信息的搜集、整理，实现对客户的分类、分级、分地域管理，针对不同需求、特点、价值的客户进行精准的营销推广，发挥营销的最大价值。
报表科学的预测销售结果
统计图和报表是一种个性化查询方案，它保存了用户常用的查询需求，用最直观的方式表现出来，为管理决策者大幅节省了时间。只要有一个CRM账号，所有用户都可以建立自己的个性化视图，并拥有部分视图分配权限，可以灵活共享数据，提高团队协作效率。CRM系统根据报表生成各种统计图，使企业管理者随时掌握最新动态。
㈣ 大数据:大变革、大机遇|战略性
大数据:大变革、大机遇|战略性
从来没有哪一次技术变革能像大数据革命一样，在短短的数年之内，从少数科学家的主张，转变为全球领军公司的战略实践，继而上升为大国的竞争战略，形成一股无法忽视、无法回避的历史潮流。互联网、物联网、云计算、智慧城市、智慧地球正在使数据沿着“摩尔定律”飞速增长，一个与物理空间平行的数字空间正在形成。在新的数字世界当中，数据成为最宝贵的生产要素，顺应趋势、积极谋变的国家和企业将乘势崛起，成为新的领军者；无动于衷、墨守成规的组织将逐渐被边缘化，失去竞争的活力和动力。毫无疑问，大数据正在开启一个崭新时代。
大数据时代有什么本质特征？大数据的来源是什么？大数据又将流向哪里？大数据在提升政府治理、改善经济治理、再造公共服务模式、激发商业创新方面有哪些卓越案例？中国需要怎么样的战略反应才能抓住大数据带来的宝贵机遇？一系列问题亟待研究者给出深入解析。
“数据驱动发展”成为时代主题
如今，大数据已经被赋予多重战略含义。从资源的角度，数据被视为“未来的石油”，作为战略性资产进行管理；从国家治理角度，大数据被用来提升治理效率、重构治理模式、破解治理难题，它将掀起一场国家治理革命；从经济增长角度，大数据是全球经济低迷环境下的产业亮点，是战略新兴产业的最活跃部分；从国家安全角度，全球数据空间没有国界边疆，大数据能力成为大国之间博弈和较量的利器。总之，国家竞争焦点将从资本、土地、人口、资源转向数据空间，全球竞争版图将分成新的两大阵营：数据强国与数据弱国。
宏观上看，由于大数据革命的系统性影响和深远意义，主要大国快速做出战略响应，将大数据置于非常核心的位置，推出国家级创新战略计划。美国2012年发布《大数据研究和发展计划》，并成立“大数据高级指导小组”，2013年又推出“数据—知识—行动”计划，2014年进一步发布《大数据：把握机遇，维护价值》政策报告，启动“公开数据行动”，陆续公开50个门类的政府数据，鼓励商业部门进行开发和创新。欧盟正在力推《数据价值链战略计划》，英国发布《英国数据能力发展战略规划》，日本发布《创建最尖端IT国家宣言》，韩国提出“大数据中心战略”。中国多个省市发布了大数据发展战略，国家层面的《关于促进大数据发展的行动纲要》也于2015年8月19日正式通过。
微观上看，大数据重塑了企业的发展战略和转型方向。美国的企业以GE提出的“工业互联网”为代表，提出智能机器、智能生产系统、智能决策系统，将逐渐取代原有的生产体系，构成一个“以数据为核心”智能化产业生态系统。德国企业以“工业4.0”为代表，要通过信息物理系统（CPS——cyber physical system），把一切机器、物品、人、服务、建筑统统连接起来，形成一个高度整合的生产系统。中国的企业以阿里巴巴董事局主席马云提出的“DT时代”（data technology）为代表，认为未来驱动发展的不再是石油、钢铁，而是数据。这三种新的发展理念可谓异曲同工、如出一辙，共同宣告了“数据驱动发展”成为时代主题。
与此同时，大数据也是促进国家治理变革的基础性力量。正如《大数据时代》作者舍恩伯格在定义中所强调的，“大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的”。在国家治理领域，阳光政府、责任政府、智慧政府建设，大数据为解决以往的“顽疾”和“痛点”提供了强大支撑；精准医疗、个性化教育、社会监管、舆情监测预警，大数据使以往无法实现的环节变得简单、可操作；大数据也使一些新的主题成为国家治理的重点，比如维护数据主权、开放数据资产、保持在数字空间的国家竞争力等。
从哲学意义上来看，大数据不仅仅是一场技术革命，也不仅仅是一场管理革命或者治理革命，它给人类的认知能力带来深刻变化，可谓是认识论的一次升华。具体而言，大数据可以为决策者解决“四个问题”，提升“两种能力”。一是解决“坐井观天”的问题，以往人们决策只能基于视野之内极为有限的局部信息，和井底之蛙无异，大数据则可以实现整个苍穹尽收眼底；二是解决“一叶障目”的问题，以往不具备全样本数据分析能力，只能用小样本分析近似推理，犹如从“泰山”中取来“一叶”，而真理可能存在于全样本的海量数据之中，借助大数据则可完全克服；三是解决“瞎子摸象”的问题，七个瞎子根本无法根据各自的认识加总出完整的大象，因为他们的信息是相互离散的，无法有效关联起来，而大数据的基本优点是在深入关联中还原事物的原貌；四是解决“城门失火，殃及池鱼”的问题，人们习惯于因果分析，遇到这种“稀奇古怪”的因果链则很难前瞻和推理，但大数据注重相关关系，可以准确地发掘出规律。提升两种能力，一个是“一叶知秋”的能力，体现大数据敏锐的洞察能力，另一个是“运筹帷幄，决胜千里”的能力；体现大数据对时空约束的突破。这些足以说明，大数据是人类认识世界和改造世界能力的一次升华。
中国成为数据强国的优势、挑战与路径
值得振奋的是，中国具备成为数据强国的优势条件。从2013年至2020年，全球数据规模将增长十倍，每年产生的数据量由当前的4.4万亿GB，增长至44万亿GB，每两年翻一番。从全球占比来看，中国成为数据强国的潜力极为突出，2010年中国数据占全球比例为10%，2013年占比为13%，2020年占比将达到18%，届时，中国的数据规模将超过美国的数据规模，位居世界第一。中国成为数据大国并不奇怪，因为我们是人口大国、制造业大国、互联网大国、物联网大国，这都是最活跃的数据生产主体，未来几年成为数据大国也是逻辑上必然的结果。
尽管存在成为数据强国的潜力，但在目前的政策环境之下，我国推进大数据战略仍存在以下几个清晰的挑战。第一，顶层设计方面，全球大国之间围绕大数据的竞争颇为激烈，中国作为一个后发国家，想要实现弯道超车，后来居上并非易事。如何能够紧扣创新前沿，把准未来趋势，超前战略部署，对政策设计来说是一个非常现实的挑战。第二，数据开放方面，“数据孤岛”广泛存在，虽然政府掌握着80%的数据，但现实中却相互割裂，自成体系，“部门墙”“行业墙”“地区墙”阻碍了数据的流动共享，数据被视为部门的利益和隐私，这与大数据时代的基本理念准则相悖。第三，大数据相关的法律、法规、标准缺位，导致能够开放的数据不开放，需要保护的隐私不保护，企业由于标准模糊而无法大胆创新。第四，“数据主权”容易受到侵蚀，由于数据空间是国家新的战略维度，尚没有完备的安全保障体系，再加上电脑、手机、芯片、服务器、搜索引擎、操作系统、软件等核心的数据“基础设施”大量依赖进口，数据资产极易流失，数据主权极易受到侵蚀。
把握优势，克服挑战，抓住大数据革命带来的“机会窗口”，建设数据强国，是实现中华民族伟大复兴的一个有力支撑。然而，我们需要怎样做才能更好地拥抱大数据时代，确保在数字化趋势中立于不败之地呢？首先，需要在国家顶层设计上有一个清晰的行动框架，包括由什么部门主导、哪些部门参与、什么样的协作机制、沿着什么优先次序、克服哪些既有的障碍、达到什么战略目标，只有这样，各部门、各地区、企业界、学术界才能形成合力，在一个共同的路线图上协作推进。其次，盘活数据资产，在数据开放上取得实质性突破。一些基本的建议包括：加快G2G（政府与政府之间）、G2B（政府与企业之间）、G2C（政府与公民之间）大数据开放与共享；推动基础性、战略性大数据资源库整合；加强大数据基础设施建设，编制国家大数据档案。最后，把强大的“国家企业”和活跃的“万众创新”结合起来。一方面，要培育可以和国际“八大金刚”并驾齐驱的巨型企业作为大数据环境中竞争的中坚力量，同时，鼓励和引导大众创业、万众创新成为数据生态系统中的活跃力量。
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㈤ 结合实际,谈谈如何利用大数据解决各种中的痛点难点
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理内的数据集合，是需要新容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。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop
㈥ 大数据医疗行业的痛点有哪些
一、数据安全
医疗数据涉及个人数据隐私方面的问题，因此要特别注意个人数据隐私保护，中国《网络安全法》规定“网络运营者不得泄露、篡改、毁损其收集的个人信息;未经被收集者同意，不得向他人提供个人信息。但是经过处理无法识别特定个人且不能复原的除外”
虽然AI医疗公司在使用数据时要进行数据的无法识别特定个人处理，这在一定程度上能够帮助AI医疗公司规避数据安全问题，但仍旧无法完全避免数据安全问题的产生。
二、数据开放受限
中国的医疗数据开放程度有限，主要体现两个方面：一是境内与境外的流通限制，二是医院与医院或医院与公司之间流通的限制。
境内与境外的限制其实很简单，这个各个国家都有相关规定，而且有的国家规定的更加严格，比如美国和欧洲。在医院与医院的流通限制方面，我国大部分的医院数据都是独立存在的，流通起来相对困难，更谈不上共享和数据交叉应用及数据变现。
三、数据标准差异
我国人口众多，医疗数据丰富，但”数据大“不等于 “大数据“，临床数据不够统一和规范，不同地区、不同医院之间的数据没有建立起联系，也没有统一的标准，因此价值也得不到体现。
四、伦理争议
尽管AI在医疗行业取得了令人瞩目的进展，但不可否认的是，AI的应用依然存在一系列的伦理问题，比如：AI造成了个人信息泄露，导致医疗事故，责任方是谁?AI的使用造成了医疗人员的失业，引发医疗产业结构的转型，社会应该如何应对?诸如此类的问题很多，都需要行业从业者去面对和解决。
五、数据成本高
所有基于AI的医疗技术，都是以”数据“为基础的，目前AI医疗公司获得数据的渠道分为三种：第一，与医院合作科研项目;第二，从公开数据集下载数据;第三，购买数据。
总体来说，获取数据的成本主要在数据获取和数据标注上，而随着模型训练的逐步深入，数据吞吐量可能会是几何级数增长，代价也会水涨船高，这无形中为实现大数据医疗增加了负担。
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㈦ 大数据给企业带来哪些影响
客户猛铅是企业重要的数据源，当数量庞大的客户处于同一个平台上时，就会产生无数个数据源，而企业通过大数据的整合分析，对这些数据源进行分析，探码大数据客流分析通过对人群热力指数计算潜力图，竞品分布，大数据识别城市生活消费功能区，用户画像反映出商场附近客流情况以及客流潜力。将会总结出一套新的规律，从而帮助企业了解客户，为企业的确定更准确的发展方向。
了解用户
今天的客户和以往有很大不同。大数据的兴起使他们能够在购买一个产品之前彻底和孜孜不倦地研究它，并了解他们的消费情况。通过运用大数据，将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。并从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，
锁定资源
通过大数据技术，使企业在运营过程中，对运营所需资源的挖掘、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。如果没有大数据，将很难发现曾经认为是完野正全无关行为间的相互关联性，就如同外媒曾经提到的“啤酒”与“尿片”之间的关联营销一样，如果没有大数据这将是一种几乎不可能的事情。
规划生产
大数据不仅改变了数据的组合方式，而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数据来规划生产架构和流程，不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的、颂知悔一对一的解决方案，为企业开展生产提供保障。更好的帮助企业做到“未雨绸缪”。大数据的虚拟化特征，大大降低了企业的经营风险，使企业能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案，让生产和服务做到有的放矢。
做好运营
通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。不用像过去一样每天做市场预测，还要依靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊，很少能得到各自行业内的足够重视
开展服务
通过大数据计算对社交信息数据、客户互动数据等，可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。通过业务分析软件和零售专业知识，还可以帮助企业更好地了解购物者的旅程，以增加同店销售，减少盗窃，并消除不必要的成本。