欧盟大数据应用

㈠ 大数据全方面应用 推动社会变革转型

大数据全方面应用 推动社会变革转型

大数据成为国家竞争力的战略制高点。全球正处于新一轮科技革命和产业变革之中，通过对互联网、物联网等新一代信息技术所产生的海量数据进行分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，拓展人类认识世界和改造世界的能力，给人类经济社会创新发展提供强力引擎。美、欧、日等国家纷纷将推动大数据发展与应用作为提升国家竞争力、夺取新一轮竞争制高点的重大战略。2012年3月，美国发布《大数据研究与开发计划》，旨在利用大数据加速科学、工程领域创新，强化国土安全，转变教育和学习模式。2010年11月，欧盟提出《欧盟开放数据战略》，希望使欧盟成为公共部门信息再利用的全球领先者。八国集团发布了《G8开放数据宪章》，推动数据开放和利用。围绕大数据资源掌控权和应用主动权的新一轮国际竞争已经爆发，中国发展大数据也时不我待。

大数据为制造业转型升级开辟了新途径。处于数据爆炸的时代，制造企业获取、管理和利用到的数据量越来越大、种类越来越多，若能对数据进行科学的采集、组织、分析与利用，为产品全生命周期和企业生产经营各环节提供有价值的决策参考，就能够提高生产率、利润率和企业综合发展水平。特别是，随着制造业逐渐进入“数据驱动”的发展阶段，大数据的发展与应用将成为制造业转型升级和向智能化方向迈进的重要支撑手段。

我国具备发展制造业大数据的比较优势。我国制造业规模位居全球第一，规模以上制造企业数量超过32万家，从业人员众多，信息化发展水平日益提高，每时每刻产生大量制造数据，应用场景丰富，发展空间广大。通过多年努力，我国在信息技术、产业、应用和信息资源领域都有一定积累，一些信息服务企业面向制造业领域提供大数据服务，为加快大数据与制造业的融合发展奠定了比较扎实的产业基础。为推动工业化和信息化深度融合，加快制造强国建设步伐，近年来国务院先后出台了《中国制造2025》《关于积极推进“互联网 ”行动的指导意见》《促进大数据发展行动纲要》等政策文件，明确提出发展智能制造、“互联网 ”制造和工业大数据等任务要求，也为制造业大数据发展创造了良好的发展环境。

认真面对大数据与制造业融合发展面临的各种挑战。当前，大数据正处于发展孕育期，应用经验积累不多，应用路径尚不清晰，安全风险有待进一步评估。我国制造业企业信息化水平参差不齐，全行业尚未形成对大数据客观、科学的认识，对数据资源在推动制造业发展方面的战略价值认识不足。多数企业对数据资源建设不够重视，数据质量普遍较差，物联网、工业互联网等领域的标准规范不统一，企业间和企业部门间缺乏数据互通的有效机制，数据价值难以有效挖掘利用。技术创新与支撑能力不足，大数据软硬件产品和面向制造业特色应用的大数据解决方案发展尚不成熟，大数据处理、分析和呈现方面与国外存在较大差距，难以满足制造业大数据应用需求。既熟悉制造业需求又懂得大数据技术与管理知识的复合型人才缺乏，不能满足发展需要。兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系缺失，制约制造业大数据的发展与应用。

大数据推动制造业全面转型升级

大数据精准响应用户需求，提高制造业研发设计水平。研发设计水平是制造业竞争力的重要标志之一。在研发设计过程中应用大数据，能够推动打造集成创新平台，广泛收集和深入挖掘消费者的使用行为数据与意见反馈信息，更准确地掌握海量消费者的使用喜好，并借由众创、众包等方式，将消费者带入到产品的需求分析和研发设计等创新活动中，推动产品设计方案的持续改进。

大数据实现业务场景交互，推动生产制造智能化升级。如果说传统的自动化、数字化、网络化给生产制造提供了“肢体”“感官”和“神经”，大数据的应用则给生产制造配上了“大脑”，使之能灵活应对各种业务场景，实现真正的智能。通过整合、分析制造设备数据、产品数据、订单数据以及生产过程中产生的数据，能够使生产控制更加及时准确，生产制造的协同度和柔性化水平显著增强。

大数据辅助企业科学决策，增强制造业经营管理能力。经营管理能力是决定企业持续发展的基础保障和支撑产业竞争优势的重要基石。我国制造业大而不强，经营管理的滞后是一重要因素。大数据的应用，能够推动跨行业、跨区域创新组织的建立和协同设计、电子商务、众包众创等新模式的发展，增强制造企业的经营管理能力。例如，海尔集团充分运用大数据手段，支撑构建起横纵结合的矩阵式管理模式，打造出以订单为中心、上下工序和岗位之间相互咬合、自行调节运行的业务链条，以及汇集互联网众多网友智慧的研发创新网络，实现了企业经营多元化、组织高效化、创新开放化，使企业通过技术产品的不断创新和软实力的不断增强，在全球家电制造行业持续保持领先地位。

大数据支撑生产型服务发展，加快制造业服务化进程。围绕产品发展服务业务，是创新商业模式、提升产品附加值、实现制造业提质增效的重要途径。大数据加速制造业服务化转型主要有三个方向：一是使企业业务从产品生产销售，向生产型服务领域延伸；二是使企业发展模式从围绕产品生产销售提供售后服务，转为围绕提供持续服务进行产品设计；三是使企业的主要利润来源从产品制造与销售环节，转为售后的生产型服务环节。

大数据与传统业务加速融合，催生新产品新服务新业态。例如，智能儿童手表通过融合位置数据、行为数据、图像数据、社交数据，向儿童及家长提供卫星定位、紧急求救、运动监测、互动游戏等实用功能，近期在我国热销，部分品牌产品日销量甚至达10万台。我国拥有全球最大的消费市场和最多样的消费需求，将大数据融入到可穿戴设备、家居产品、汽车产品的功能开发中，能够推动技术产品的跨越式创新，形成智能可穿戴设备、智能家居、智能网联汽车等制造业发展新领域，有助于抢占制造业新的增长点和制高点。

促进大数据与制造业融合发展

健全工业信息基础设施。加快建立容量更大、服务质量更可靠的工业宽带网络，加强制造业领域无线宽带网络规划布局，部署面向智能制造单元、智能工厂及物联网应用的低延时、高可靠的工业互联网。发挥互联网企业、工业软件企业优势，引导其与制造企业紧密融合，面向制造业重点领域信息物理系统及智能车间、智能工厂建设，构建无线传感网、工业控制网、工业云平台及云应用、工业大数据平台等新兴信息基础设施体系，实现数据的统一采集、管理和高效处理。

建设制造业数据资源。推进传感器等数据采集终端的大规模应用，多渠道、多层面采集获取数据。引导和支持骨干企业、行业组织建设低成本、高效率的制造业大数据存储中心和分析中心，汇聚形成系统、全面、及时、高质量的数据资源。完善制造业数据资源建设相关体制机制，创新政策激励手段，规范数据资源性质，明确数据的所有权、使用权，科学合理界定公共信息资源边界，形成各方面积极参与、互利共赢的数据资源建设态势。

突破制造业大数据核心技术。开放自主可控的制造业大数据平台软件和重点领域、重点业务环节应用软件，支持创新型中小企业开发专业化的制造行业数据处理分析技术和工具，提供特色化的数据服务。推动多学科交叉融合，开展制造业大数据分析关键算法和关键技术研究。

提升大数据分析应用能力。建设一批高质量的制造业大数据服务平台，推动软件与服务、设计与制造资源、关键技术与标准的开放共享，增强制造业大数据应用能力。选择重点领域，组织实施制造业大数据创新应用试点，推动制造模式变革和工业转型升级，培育发展制造业新业态，推进由“中国制造”向“中国智造”转型升级。

提高数据安全保障能力。研究制定面向制造业领域信息采集和管控、敏感数据管理、数据质量等方面的大数据安全保障制度建设。研究制定数据分级标准，明确制造业大数据采集、使用、开放等环节涉及信息安全的范围、要求和责任。推动数据保护、个人隐私、数据资源权益和开发利用等方面的标准化工作和立法工作，明确各方责、权、利。制定出台对制造业数据采集、传输、保存、备份、迁移等的管理规范，加强安全测评、电子认证、应急防范等信息安全基础性工作，有效保障数据全生命周期各阶段、各环节的安全可靠。

培养复合型大数据人才。支持有条件的高校结合计算机、数学、统计等相关专业优势，设立大数据相关专业。鼓励高校和制造企业共同开展职业教育，联合培养同时具备大数据应用能力和制造业专业素质的复合型大数据人才。鼓励高校、科研机构和企业有计划、分层次的引进大数据相关的战略科学家和创新领军人才，依托制造业大数据领域的研发和产业化项目，引进拥有实践经验的大数据管理者、大数据分析员等高端人才。

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㈡ 目前大数据在哪些行业有案例或者说应用

大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，在此申明，以下案例均来源于网络，本文仅作引用，并在此基础上作简单的梳理和分类。

大数据应用案例之：医疗行业

SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。

在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

大数据应用案例之：能源行业

智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些大稿数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。

大数据应用案例之：通信行业

XOCommunications通过使用IBMSPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。

电信业者透过数以千万计的禅者客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。

中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。

NTTdocomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾滚袭孝客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。

大数据应用案例之：零售业

"我们的某个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务，如何定位公司的差异化，他们通过从Twitter和Facebook上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。"Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据，使他的业务服务更具有目标性。

零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。

㈢ 大数据有哪些应用

大数据的应用包括：包括电商、传媒、金融、交通、电信、安防、医疗、制造、汽车、餐饮、能源、娱乐等。

大数据（英语：Big data），又称为巨量资料，指的是在传统数据处理应用改逗山软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语改逗山。

数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。从学术角度而言，大数据的出现促成广泛主题的新颖研究。这也导致各种大数据统计方法的发展。大数据并没有统计学的抽样方法；它只是观察和追踪发生的事情。

大数据必须借由计算机对数据进行统计、比对、解析方能得出客观结果。美国在2012年就开始着手大数据，奥巴马更在同年投入2亿美金在大数据的开发中，更强调大数据会是之后的未来石油。数据挖掘（data mining）则是在探讨用以解析大数据的方法。