大数据时代来临，如何让数据给产业赋能发展？

时代正在发生快速的变化，特别是新一代信息技术与传统制造业的深度融合，促使不同行业的产品、生产组织方式、工业流程、业务模式产生了颠覆性的转变。如今大数据已经被广泛用于农业、交通、物流、医疗、零售等多个领域。

以制造业为例，随着技术的不断成熟，大数据已经被应用于产品化生产、设备自动化管理等多个环节，在国家大力推动智能制造的环境下，工业大数据所具有的潜在价值更值得被深入挖掘。

　　目前，工业大数据的应用方向包括智能装备、服务型制造和跨界融合。就智能装备而言，大数据主要是用来提高单台设备的可靠性、识别设备故障、优化设备运行等。与此同时，利用工业大数据，有利于不同地区的工厂整合产业资源，进行跨区域的产业合作。

　　对智能制造来说，相关监管人员通过全面考虑生产设备、运输设备等多种要素，可以利用工业大数据对工厂设备运作状况、产品的生产状况等进行及时监控和分析，以此解决问题，避免不必要的经济损失，并进一步改进产品的研制工艺，优化能耗，提升管理质量。

　　实际上，大数据支撑制造业业务变革的根本目标是提质增效，在自动化与信息化的基础之上，实现制造体系的智能化升级。在智能制造稳步推进的基础上，构建新型制造业发展体系、打造具有竞争力的制造业发展模式，不仅是当下的一大发展目标，也是未来我国制造业的一大发展重点。

大数据是驱动智能未来产业的可持续能源，我将从二个方面来说明：

一：大健康智慧大脑：大健康产业已列入国家战略，而真正能撬动这一产业发展的是大数据，依托大数据人工智能技术才能得到有效的发挥，在人体健康数据采集、数据处理、要素辨识、健康诊断、健康预警、健康干预、效果评价的每一个环节作精准判断和分析，为人们提供远程化、便捷化、个性化的健康服务。

产业可以通过运用大数据、人工智能等先进技术手段对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，重塑大健康产业结构与生态圈，结合智能物流进行深度融合的创新商业模式，即：产业＋大数据＋Al＋智慧生产＋物联网的新业态。

大健康产业是以大数据为核心的驱动，基于技术，数据，解决了消费者的精准触达，从效率，成本和体验上解决了线上和线下的最后一公里问题，大幅度的提升了用户体验。

二：ET工业大脑：工业大脑是感知、行动、结果、反馈的完整闭环，在数据收集、处理以及反向控制过程中及时反馈。例如光伏产业通过跟光伏切片的一线工人学习，ET工业大脑的团队将历史数据和现实数据进行计算，发现影响切片良品率的关键因素有三个：一是导轮的位置，二是更换的周期跟频率，三是核心操作人员的经验。

随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

　　简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 　　大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别;第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质

　　的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。 　　物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式 著云台

　　例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据(由于数据革命的社会)，互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。

　　大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。