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企业经营大数据分析案例
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对制造业大数据的挖掘
曹众最近各行业都受到环境的影响，制造业也不例外，经济低迷，直接影响到制造企业的发展，本文首先了解了大数据的定义和特征，然后对如何有效的挖掘大数据进行了分析，最后阐述了制造业怎样把握好大数据，使之更好的实践到应用中。【关键词】大数据 大数据信息 制造业制造企业以往是以产品为基础，怎样能够降低生产成本是制造业企业的根本，如今，如果还是以这种观念为基础，制造业企业结果必然是暗淡。后来，越来越多制造业企业关注于客户并对大数据产生了兴趣，明白了要想取得更大发展必须以客户为导向，通过了解客户的喜好和兴趣然后进行信息反馈，将客户喜欢的产品及时交付，这样才能更好的把握住客户的需求，对企业的发展带来了新的希望和生机。怎样才能挖掘出制造业中的大数据，然后从中获取、发掘和分析信息，使得企业在多样化的数据源中获得更大的价值，是值得我们思考的问题。1 大数据的定义和特征清华大学自动化系统集成研究所所长范玉顺曾经说过：“70年代企业竞争是我有你无，80年代拼的质量，90年代是市场营销，到了这个时候要做的全球的供应链管理，当下制造业的核心竞争力是全球化的服务体系，特别是需要在信息化技术的知识体系下做好全球的资源整合”，这是制造业未来的重要关注方向，“在信息化体系下的资源整合”他说的这句话无疑是在说一个重要的资源那就是数据资源。大数据是什么？大数据就是利用先进的数据筛选工具，对海量的规律化和非规律化数据融合进行挖掘，来分析出对人们有价值的数据信息。它的发展速度让人无法置信，IDC发布的报告显示，全球大数据技术以及服务市场复合年增长率达31.7%，2016将达到238亿美元，是增速约为信息通信技术（ICT）市场整体增速的七倍之多。大数据的特征就是数据的集合以及增长速度之快不能在一定时间进行采集、处理、存储和计算的数据集合。它有六大特征性：（1）数据量大：数据量大以至于现在计量单位都到PB级别。（2）数据类型多样化：主要是指数据种类以及来源繁多。（3）价值密度低：可以利用的价值缺少，怎样挖掘出有价值的数据是值得我们研究的问题。（4）处理速度快：处理快、时效性高。（5）数据是时时在线的：数据在线，随时可以调用和计算比较方便。（6）数据的预测性和潜在性：通过数据信息的分析预测出有效的数据，潜在性是指大数据中都有直接关联的信息，能精确的了解数据之后所发现的其他不同的有价值的信息。2 有效挖掘大数据信息“大数据”给制造业企业迎来了启发。大数据信息的来源途径包括三个方面：（1）网络显示的数据信息。（2）网络传感器中保存的数据信息。（3）社会层面的数据信息。例如政府部门以及事业部门汇集的数据信息。对于数据信息，制造业企业要选择自己所需要的数据信息，后经过转换、使用，最后筛选出来有价值的信息。网络技术发展已经进入大数据、物联网、移动互联网、智慧城市和云计算的时代。大数据所得数据的综合信息大大提高了决策者的正确率，大数据在我国制造业企业中受到广泛的重视，并积极的挖掘数据中的应用价值，在挖掘取得信息的同时按照商家的要求可以及时地发送到电脑、Pad、手机中。随着网络通信的发展，大数据将成为新的创新平台带来可观的经济与社会效益。3 制造业如何把握大数据制造业企业中的企业决策者会第一时间认识到数据的商业价值，从而获取更多价值。但是真正有价值的数据还需要决策者们更好的去挖掘，目前我国制造业企业信息化基础薄弱，而且企业对知识管理带来的价值缺乏正确的认识，把有价值的数据挖掘出来然后转给企业决策者，并能从数据中获得需要的信息。数据挖掘技术主要是用于大量的数据中发现隐藏于其后的规律或数据之间的关系，分析出规律并能很好的与相关业务结合，提升业务并帮助企业做出经营策略。保证数据的真实性，企业要从意识、管理和技术方面入手：（1）树立全面的数据质量意识，在使用信息系统的时候要规范操作，意识到数据是系统的生命，保障数据真实准确。（2）颁布并执行数据管理相关规定，在制度上规范数据的管理（3）运用技术手段保障数据的质量，引入主数据管理平台，集中管理主数据，加强系统对错误业务数据的檢查校验功能，把错误数据堵在源头。数据的准确性依然是信息化工作最大的挑战，同时也是制造业企业的不懈追求。4 大数据在制造业中的应用大数据对各行各业带来了需要的生产价值，数据在分析挖掘后产生的有价值的信息达到大数据的应用。制造业需要的数据信息众多，主要包括非结构化数据和多媒体数据。4.1 产品数据的应用生产的产品从生产到销售各个生产环节都有数据的应用，高能的数据给工程师们带来帮助使他们在制造过程中计算准确、发挥自由。4.2 运营数据的应用企业运营数据涉及到很多方面，制造企业也是十分关注运营，维持企业发展运营数据占据重要的位置。4.3 价值链数据的应用制造业整个价值链包括客户、合同、服务记录等都涉及到诸多的数据。4.4 外部数据的应用包括经济、政策、行业、竞争对手等的数据。5 结论本文分析了大数据时代给制造业带来的变化，同时也面临许多挑战，在大数据影响的制造业还需要我们更好的去挖掘、探索和创新。参考文献[1]维克托·迈尔―舍恩伯格著，周涛译.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].浙江：浙江人民出版社，2012（12）.[2]朱明.数据挖掘（第二版）[M].合肥：中国科学技术大学出版社，2008（11）.[3]李刚，董火民，姜家轩.制造业企业信息化项目监理策略分析[J].微型机与应用， 2007（S1）.[4]付睿臣，毕克新.我国制造业企业信息化的现状及建设对策[J].科技管理研究，2009（09）.[5]杨海成，祁国宁.制造业信息化技术的发展趋势[J].中国机械工程，2004（19）.[6]曾新胜.经济全球化中的中国制造业发展战略[J].国际经济合作，2006（01）.作者单位郑州外国语中学17届06班 河南省郑州市 450000
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中国汽车制造企业经营数据分析报告
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　　尽管Made inChina的标志性导致了制造业正在成为中国走向世界的一张名片，然而随着人口红利拐点的临近以及土地成本的上升，中国制造业最根本的成本优势逐渐不复存在，制造业需要实现更加高效的信息化转型。然而在这一过程中，中国制造业正在面临前所未有的挑战。　　中国政府也已经意识到了制造业竞争力的逐渐下滑，也在积极推进信息化与工业化的深度融合以实现可持续的工业发展。今年五月国务院正式印发了《中国制造2025》，部署全面推进实施制造强国战略，旨在通过重点推进创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展，推动中国从制造业大国跻身世界制造强国之列。　　然而，不论是中国制造2025，还是所谓的工业4.0，概念阐述虽有所不同，但其本质趋于同归，制造业是中国经济不断增长的强心剂，“互联网+”的深入推进，同时与制造业深入融合，早就更加智能的制造，势必会引发一场全新的工业革命。　　制造业大数据浪潮　　正如麦肯锡所述“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”对于制造业而言，数据一直被奉为生命之血。如果说制造业信息化的最初阶段是企业资源计划（ERP）、产品生命周期管理（PLM）等应用系统实施的话，那么接下来对数据的掌控将成为未来发展的重点。　　对于中国的制造型企业来说，最初是从粗放式的管理向精细化转型;然而市场竞争非常严苛，制造业需要在这样的环境下不断优化生产工艺、加速业务流程，实现更加科学的决策分析。通过驾驭大数据无疑会让制造企业变得更智慧，在竞争日益激烈的市场中就会获得更高的竞争力。　　新层次的大数据分析为制造业研究市场和趋势分析带来新的维度。这些数据被用于预测未来、规避风险、理解价值链并优化客户体验的重要工具，为制造业未来业务的增长指明方向。　　此外，越来越多复杂查询的处理带来了各种不同的数据集，其中有可能包含来自企业资源计划（ERP）系统和客户关系管理（CRM）系统交易数据、社交媒介和地理空间数据，还有内部文档和其它格式信息等等。　　现在企业存储的信息量即便不是PB级，起码也有TB量级。这些企业可能希望每天能分析几次关键数据，甚至是实现实时分析;而传统BI流程对历史数据进行分析的频率是以周或月为单位的。　　摆脱制造业困境　　实际上，企业如果要进行大数据分析实践，选择合适的技术是规划的第一部分，企业选择了数据库软件、分析工具以及相关的技术架构后，才可以进行下一步并开发一个真正成功的大数据平台。　　数据收集仅仅是个开始，这些数据必须能够转化为实际的行动，从而指导企业运营。要实现这一点就必须注意数据的细节，正确理解数据的相关性。比如，企业所拥有的各种数据源需要与数据关联性和业务规则复杂度进行链接，以获得一个包含企业绩效、销售机会、客户行为、风险因素和其它业务指标的全面视图。由于对于数据分析的需要，历史数据的数量也需考虑在内。　　如果企业需要五年的数据，而一个数据源只包含两年的信息，那么该怎么办呢?这些因素并不能从根本上影响需求的规划，但是它们可以帮助企业部署大数据分析系统、选择最为合适的技术。　　对于垂直市场而言，现成的分析应用程序都是专门为其定制的，当公司管理人员和业务经理需要查看大数据分析查询结果时，数据可视化工具可以简化其流程。　　企业在在制定实施方案、对大数据分析解决方案进行选型之前，还需要考虑一些问题。智能化的大数据分析解决方案可为企业提供精准的趋势预测。一方面可以深刻理解市场需求和用户的痛点，从而做到真正的产品创新;另一方面对库存、物料、人员等资源进行更优化的计划和协调。　　在制造业领域有着多年最佳实践的Infor公司提供了一系列协同商务应用软件及其相关服务，这些解决方案帮助制造商为高速的企业发展打下了必要而扎实的基础，在全球市场中竞争，并在外包业务中获利。　　此外，大数据分析的实践与云计算也有着密切的关系。In for Cloud Suite是第一个通过亚马逊网络服务（Amazon WebServices，AWS）云提供的针对特定行业的应用套件，是拥有深厚行业功能性和灵活性、基于订阅、交付模式，可显著降低前端IT支出的出色软件，在大数据分析解决方案上面也将起到重要作用。　　大数据正在以稳定的步伐渗透到各行各业，未来我们的生活中大数据的应用会越来越多，而对于制造业而言，需要化被动为主动，因为信息质量会变得更好，而且信息能够更高效的得到利用，从而充分享受到大数据分析所带来的红利。
(来源：睿商在线)
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