大数据应用传统行业 为仪器仪表带来转型升级
如果要问11月有什么特殊的“节日”,你可能也会立马想到“双十一”。每年的这一天都是“剁手党”们的狂欢节,而背后支撑的快递产业更是放话今年将依赖大数据技术,减少以往出现的各项事故。在工信部发布“互联网+”行动战略后,大数据等新一代信息技术被广泛应用到传统产业,其实作为集聚高新技术的仪器仪表领域,也与大数据有着千丝万缕的联系。
所谓大数据,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过现有的实物计量软件,在合理时间内达到采集、管理并整理出更有价值和意义的结论。这些数据包罗万象,不光包括人们在互联网上发布的信息,全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的传感器,随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化,也产生了海量的数据信息。
因此,大数据也被称为是继云计算、物联网之后信息技术领域的又一次颠覆性变革。
从日常生活中的钟表、水表、电工仪表到科学研究领域的光谱分析仪、重力传感器,仪器仪表作为机械设备的灵魂,仪器仪表的本质就是数据的获取工具,被誉为大数据的”采集器“,自然拥有海量的“大数据”。然而大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理,通过“加工”实现数据的“增值”。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉。
大数据平台的出现让仪器仪表企业开始意识到掌握这套采集数据可以做更多的事情,比如在生态环境监测领域实现智能化。今年7月,国务院办公厅发布了《生态环境监测网络建设方案》,对我国生态环境监测网络建设确立了清晰的行动纲领,环保部副部长翟青提出,完善生态环境监测网络需要数据的互联共享与大数据平台支撑,通过建立环保大数据中心,依靠大数据的海量数据存储与超高效处理能,整合相关部门内部分散数据形成庞大的数据中心体系,为生态环境保护决策、管理和执法提供数据支持。
据悉,各省市地区环保部门和监测中心均已全面启动监测网络的建设规划,例如广东省环境监测中心就已在2015年最新工作计划中,将大数据中心升级改造加入重点工作内容,并在此基础上实现各业务系统的统一整合与数据共享。
此外,也有越来越多的仪器仪表企业开始走上向一体化进程转型升级的道路,他们不再仅仅满足于提供计量的产品,更是升级到完善的解决方案,利用自身采集数据的便利,掌握用户的需求,从而提供出更丰富、全面、时效的服务,促进企业创新升级和产品应用推广。
这种新的变化趋势也同时在影响新的产品与服务设计理念和设计过程本身。为进一步掌握更全面的服务信息,抓住用户需求,未来的仪器仪表产品将在传统设计中融入数据服务界面,造就更适合更具有现代特征的新品。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度,相信定会有更多的改变正蓄势待发。
如今,一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。正如“大数据时代的预言家”维克托教授所说,大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山,第一眼只能看到冰山的一角,绝大部分都隐藏在表面之下。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理,通过“加工”实现数据的“增值”。
工信部长苗圩撰文解读我国制造业如何由大变强时称,当前的重点是推动互联网在制造业领域深化应用,积极发展云制造等基于互联网的新型制造模式,培育工业互联网新应用,建设一批工业云服务和工业大数据平台。未来,无论是德国工业4.0、还是《中国制造2025》,工业大数据分析是都是智能制造的基础,也是支撑未来制造智能化的重要方向。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 8-1 Pandas 数据重塑 - 数据变形 数据重塑(Reshaping) 数据重塑,顾名思义就是给数据做各种变 ...
2024-11-26统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能,还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面,从数据的获取到处理、分析再到可视化,旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师:洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段,市场需求持续增长,薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22