从2014中国产业链大数据报告，看企业未来(2)_数据分析师
三、产业链大数据的应用1、大数据对能源产业链的变革
能源行业作为比较传统的一个产业，多年来一直没有太大变化，其产业链结构及生态结构均处于比较稳定的状态，但随着互联网、物联网、智能化设备的逐步成熟和深入，我们传统理解上的行业也在发生较大的改变。
“产业链大数据”有利于推动能源行业监管协调及能源运行安全预警体系的建立;有助于推进能源企业科学化、智能化运营管理及能源行业市场化的发展;在引导能源合理消费，实现科学高效的需求侧管理方面发挥着积极作用。
因此，作为政府应积极开展与能源企业和报价机构合作，搭建能源行业“产业链大数据”平台，按照行业类型分区域构建生产、运输、销售及贸易的基础数据库，建立能源数据采集、分析、处理和预警体系，及时准确地掌握能源行业的运行现状，努力提高政府决策和规划的科学性与时效性。
能源行业企业能够充分利用“产业大数据”带来的信息资源，分析资源现状和市场现状，更好地规划能源生产与资源分配，大大降低企业的运营成本和决策失误所带来的损失;根据能源市场具有影响力的播报机构提供的数据，企业能够更加清楚地了解市场运行动态，尤其是市场价格的变动，并以此为依据签订市场交易合同，进一步推动能源行业市场化改革;
三是企业能够根据客户提供的信息数据，全面分析和掌握客户消费行为，大力挖掘市场需求，科学管理能源用户，合理调整能源供应结构，提高能源的使用效率;
四是企业可以根据其内部运行和管理数据，进行信息化操作和智能化管理，及时分析解决企业的运行现状和存在的问题，提高企业的运行效率，确保企业运行安全与能源的稳定供应。
现阶段，我国能源行业的“产业链大数据”刚刚起步，具有巨大的发展潜力和挖掘价值，前景十分广阔。因此，我国应牢牢抓住机遇，以能源行业信息化建设为基础，以能源市场数据体系建设为契机，高度重视能源行业“产业链大数据”的战略部署和机制设计，加强信息技术的创新及设备研发，培养高端技术人才，大力推进“产业链大数据”产业与能源行业的快速融合，使我国能源领域的“产业链大数据”能够服务于国家能源发展。
2、大数据对汽车、配件及后市场产业链的变革
汽车行业作为当今社会重要组成部分，在工业经济中有及其重要的地位。随着我国企业保有量和人均汽车消费支出的持续上升，汽车也成为我们居民生活中有及其重要的部分。
几乎所有企业都尝试过降价促销，虽然这种做法在刺激销售的过程中也降低了利润，企业却并无它路。因为没有数据就无法对顾客需求进行分析。在大数据时代，这种盲目的运营模式被完全颠覆。大数据放置于汽车行业，将会带来的改变有：
A、有意义的选择：传统购车程序中，人们根据颜色、外观、引擎甚至安全性、豪华与否等角度选择，而对那些“不知道自己要什么”的消费者来讲，一个甚至几个类似“空间更大”“座位更大”的固定问题并不能真正戳中心房。
这时候，必须要知道每一位消费者的自身需求，提供更多选择的可能性。通过数以百万计的选项，满足每一个细项需求。真正的了解消费者，知道他们想要什么，而不是为什么。这些基于了解之上的需求选项比苦苦追问“为什么选这个”要有意义的多。
B、灵活的生产：通过大数据的统计知道消费者需要什么，按照偏好生产，与市场需求灵活匹配。对现在的汽车生产商来说，他们清楚要做什么，但是要做到灵活的调整生产方式就有些难度了。了解—分析—供需匹配—提升销售，这一闭环的更迭速度基于对消费市场大数据的精准把握。
过去的汽车行业变革，可以归纳为更大的引擎、更快的速度、更少的燃油。基于大数据的变革却显而易见：和数据有关的改善——改善生产流程、商业思维、汽车生活。
我们可以大胆设想这样的场景：车内系统自动采集驾驶者的驾驶习惯信息，为不同的驾驶者匹配不同的汽车设置;夜晚疲劳驾车时，驾驶者坐姿发生改变，车内会自动发出警告;又或者通过指纹识别车主、启动车辆等。这都是大数据的应用案例，有些已经应用在现在的汽车当中。
流动性数据不断地产生，通过车内感应器对数据收集、传送，可以对可能出现的零部件故障、隐患进行及时的处理。一方面有利于解决汽车安全隐患，另一方面将帮助汽车品质的更新换代，提升产品的设计和构造。
首先以劳斯莱斯为例，作为一家生产豪华车的公司，劳斯莱斯也是世界上第二大航空引擎制造商，并且已经变成一个大数据公司。通过在每一个喷气式飞机的引擎上建立测量、采集的数据中心，劳斯莱斯可以预测引擎的哪一个部件可能会发生故障。比如通过声音、振动的改变，提前在故障发生之前更换飞机引擎某些零部件，避免发生空难的可能。
再以UPS为例，UPS有6万辆汽车进行运输工作，UPS在汽车里安装了传感器，将所有数据收集起来进行大数据分析，提高汽车的导航系统和物流线路布局，并且在去年节省了约5千万公里的里程。
通过对数据的有效利用影响未来发展格局：对新能源汽车来讲，通过数据模型分析城市内充电设备等基础设施的布局地点、使用结点，合理建设道路辅助设施;对无人驾驶汽车来讲，将车辆自身的数据收集能力、后台计算能力与整个出行生态系统实时匹配、整合、反馈，达成技术实现的可能。
3、大数据对食品饮料产业链的变革
从目前食品饮料行业情况来看，年营收极大超出同行表现的企业中，将近50%的企业具有十分明确的数据战略，将大数据作为其在未来的发展放在及其重要的位置。
在大数据基础上，通过数据的分析、提炼和应用实现商业价值，正被提升到前所未有的高度。针对大数据特点，进行产业链大数据的优化、升级，应用最新的技术，中国食品已在悄然布局。中国食品的数据量在不断增长，如何快速、实时、智能化处理海量数据，产业链大数据必须要提升系统功能性、业务灵活性等指标才能达到目标。如今，中国食品行业，产业链大数据已涉及高级管理层、业务管理层、业务操作层等各方面。
食品饮料行业最大的特点就是“单据量大”、“颗粒度细”。面对海量信息，公司首先想到的是如何处理数据;其次是如何展现数据;最后是如何在大数量上进行增值，给管理层提供有价值的决策信息，这需要不断优化产业链大数据基础平台。
以中国食品有限公司为例，中国食品有限公司的BW系统和ERP系统同在2007年上线。在中国食品有限公司和IBM(IBM是项目实施方)的共同努力下，中国食品利用SAPBW建立了商务智能分析系统，该系统更多基于公司业务需求进行设计。
经过五年的发展，目前，中国食品的系统订单量翻了近一倍，一天要处理营业额为1个多亿规模的业务。除了来自销售、供应链、财务环境的ERP数据通过SAPBW展现外，中粮集团旗下中国食品公司也在考虑如何把非结构化数据进行分析，变成决策依据，比如：人口统计信息、市场份额信息、消费者调研信息、社交网络信息等。
4、大数据对物流供应链服务的变革
在物流领域有两个著名的理论——“黑大陆”说和“物流冰山”说。前者是著名的管理学权威P·E·德鲁克提出的，主要是指在流通领域中物流活动的模糊性尤其突出，因此是流通领域中最具潜力的领域。后来，日本早稻田大学教授西泽修，用物流成本的具体分析论证了德鲁克的“黑大陆”说，提出人们对物流费用的了解是一片空白，甚至有很大的虚假性。
他认为，物流就像一座冰山，其中沉在水面以下的是我们看不到的黑色区域，这部分就是黑大陆，而这正是物流尚待开发的领域，也是物流的潜力所在。
那么，靠什么来了解和掌控物流活动最直接的当然是数据。可以想见，如果人们能够掌握物流活动过程中的全部数据，那么所谓的物流“黑大陆”就不存在了;而如果能够充分分析和挖掘这些数据的价值，就能够帮助我们找到物流市场的潜力所在，也就是未来物流领域的新蓝海。换句话说，“产业链大数据”分析将是打开物流潜力市场的金钥匙。
“产业链大数据”的价值，在于从海量的数据中发现新的知识，创造新的价值。数据本身在其转化为信息，并通过信息的提炼成为普适规律，最终创造利润的过程中，变得价值连城。这已经被越来越多的物流企业所认识，使得市场对数据分析与挖掘的需求与日俱增。
过去几年，全球范围内的运输物流市场增长非常快，企业采用更多的新设备、新技术来提升业务发展水平，加速市场拓展步伐。例如，最近几年许多物流企业广泛部署了RFID技术，还在各种终端设备上安装了传感器等。然而而是想办法对现有终端设备所获取的数据多加利用，才是核心。例如，找出问题所在、发现新的机会、降低成本并进一步提高业务收入，进而促进业务的发展。要想成为顶尖的物流企业，就要靠数据来获得竞争优势。
此外，数据分析还能帮助企业做出正确的决策。对于物流企业来说，成本和效率是一对矛盾体，企业都希望以最低的成本获得最大的效益，可实际上这是很难做到的。但Shaun告诉记者，通过数据分析，企业可以看到具体的业务运行情况，能够清楚地判断哪些业务利润率高、增长较快等，把主要精力放在真正能够给企业带来高回报的业务上，避免无端的浪费。同时，通过对实时数据的掌控，企业还可以即时对业务进行调整，确保每个业务都可以赢利，从而实现非常高效的运营。
5、大数据对大健康产业链的变革
从个人健康管理到公共健康管理，大数据在对个人医疗的改变以及极富价值的预警能力吸引着IT巨头们迫不及待与医疗“联姻”。未来我们可以预见所有的医疗都在云端，将所有机构都整合到云端。
在我国，互联网巨头已经开始纷纷布局健康产业链上的大数据分布。搜索巨头百度在这方面的举动比较具备创新。一方面，百度发布大数据引擎，将开放云、数据工厂、百度大脑三大组件在内的核心大数据对外开放，实现对各行各业的数据进行挖掘，利用“数据工厂”和“百度大脑”分析数据，输出分析为自己和合作伙伴提供解决方案。
2014年2月，北京市卫计委表示，卫生系统将把所拥有的医疗卫生机构的资质信息、资源的准入信息与百度强大的网络搜索能力、后台信息甄别和过滤技术进行联合，以在公共突发事件、流行性疾病爆发、健康服务业发展、人口流动等领域提供分析和预警，为科学决策做依据。
在大数据技术下，我们完全可以想象这样一个从生产数据、到挖掘、管理、分析信息，以及最后提供解决方案的医疗场景。如全球每年有几百万人患心脏病，大数据能从这些患病人群里找到共性，实现提前治疗预警。从健康的角度而言，提前预防将极大地提高人们对抗疾病的能力。从保险公司的角度而言，也能极大地降低赔付率。
6、大数据对大文化领域的变革
以《纸牌屋》为例，著名导演大卫
7、大数据对纺织服装产业链的变革
8、大数据对家电及配套产业链的变革
9、大数据加快智能交通的推广
智能交通系统发展的数据分析需求：
另一方面，对动静态海量交通数据的挖掘分析成为智能化交通信息处理分析的核心内容，交通数据的深层价值有待进一步的挖掘和开发。根据调查，韩国3G手机上的服务中，有50%以上的服务与交通有关，包括实时道路交通信息、地铁和公交信息、火车和飞机班次动态信息、换乘信息、与汽车服务有关的信息等。
大数据分析为智能交通发展带来的新机遇：
一是大数据技术的海量数据存储和高效计算能力，将实现交通管理系统跨区域、跨部门的集成和组合，将会更加有效地配置交通资源，从而大大提高交通运行效率、安全水平和服务能力。二是交通大数据分析将为交通管理、决策、规划和运营、服务以及主动安全防范带来更加有效的支持。三是基于交通大数据的分析为公共安全和社会管理提供新的理念、模式和手段。
10、大数据对连锁经营贸易服务的变革
当淘宝通过对以往消费的记录,准确推送所需的小众商品的时候,普通人已经感受到大数据时代的来临。所谓大数据,指的是传统数据库管理工具难以驾驭的海量、瞬时、多样化的数据,如我们在网络上的任何一次点击都可以被完整的记录和保存,而企业则通过对这些数据的高效分析,准确预判我们的消费行为、消费心理等极具价值的信息,并推送相应的产品或服务。而实际上,目前多数大数据并未被采集到,即使采集到,其价值的开发也远远不足。
数据分析咨询请扫描二维码
在当今以数据为导向的商业环境中，数据分析师的角色变得越来越重要。无论是揭示消费者行为的趋势，还是优化企业运营的效率，数据...
金融数学是一门充满挑战和机遇的专业，它将数学、统计学和金融学的知识有机结合，旨在培养能够运用数学和统计方法解决复杂金融市...
在信息时代的浪潮中，大数据已成为推动创新的重要力量。无论是在商业、医疗、金融，还是在日常生活中，大数据扮演的角色都愈发举...
随着大数据技术的迅猛发展，数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下，拥有...
在快速演变的数字时代，数据分析已成为多个行业的核心驱动力。无论你是刚刚踏入数据分析领域，还是寻求进一步发展的专业人士，理...
Python作为一种通用编程语言，以其简单易学、功能强大等特点，成为众多领域的核心技术驱动者。无论是初学者还是有经验的编程人员...
在当今数据驱动的世界中，数据分析已成为许多行业的基础。无论是商业决策，产品开发，还是市场策略优化，数据分析都扮演着至关重...
数据分析作为现代商业和研究领域不可或缺的一部分，吸引了越来越多的初学者。然而，自学数据分析的过程中，初学者常常会遇到许多...
在当今的数据驱动世界中，机器学习方法在数据挖掘与分析中扮演着核心角色。这些方法通过从数据中学习模式和规律来构建模型，实现...
随着数据在各个行业的重要性日益增加，数据分析师在商业和技术领域的角色变得至关重要。其核心职责之一便是通过数据可视化，将复...
数据分析师的职责不仅仅局限于解析数据和得出结论，更在于将这些复杂的信息转换为清晰、易懂且具有影响力的沟通。良好的沟通能力...
数字化转型是企业提升竞争力和实现可持续发展的关键路径。面对快速变化的市场环境，以及技术的飞速发展，企业在数字化转型过程中...
CDA数据分析师认证：CDA认证分为三个等级：LevelⅠ、LevelⅡ和LevelⅢ，每个等级的报考条件如下：Le...
自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长，掌握数据分析技能不仅能提升你的就...
数据挖掘与分析在金融行业的使用在当今快速发展的金融行业中，数据挖掘与分析的应用愈发重要，成为驱动行业变革和提升竞争力的...
学习数据挖掘需要掌握哪些技能数据挖掘是一个不断发展的领域，它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识，旨在从数据中提取有...
统计学作为一门基于数据的学科，其广泛的应用领域和多样的职业选择，使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业，统计...