大數據分析打造智能制造業_數據分析師考試

盡管Made in China的標志性導致了制造業正在成為中國走向世界的一張名片，然而隨著人口紅利拐點的臨近以及土地成本的上升，中國制造業最根本的成本優勢逐漸不復存在，制造業需要實現更加高效的信息化轉型。然而在這一過程中，中國制造業正在面臨前所未有的挑戰。

中國政府也已經意識到了制造業競爭力的逐漸下滑，也在積極推進信息化與工業化的深度融合以實現可持續的工業發展。今年五月國務院正式印發了《中國制造2025》，部署全面推進實施制造強國戰略，旨在通過重點推進創新驅動、智能轉型、強化基礎、綠色發展，推動中國從制造業大國躋身世界制造強國之列。

然而，不論是中國制造2025，還是所謂的工業4.0，概念闡述雖有所不同，但其本質趨于同歸，制造業是中國經濟不斷增長的強心劑，“互聯網＋”的深入推進，同時與制造業深入融合，早就更加智能的制造，勢必會引發一場全新的工業革命。

制造業大數據浪潮

正如麥肯錫所述“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素?！睂τ谥圃鞓I而言，數據一直被奉為生命之血。如果說制造業信息化的最初階段是企業資源計劃（ERP）、產品生命周期管理（PLM）等應用系統實施的話，那么接下來對數據的掌控將成為未來發展的重點。

對于中國的制造型企業來說，最初是從粗放式的管理向精細化轉型；然而市場競爭非常嚴苛，制造業需要在這樣的環境下不斷優化生產工藝、加速業務流程，實現更加科學的決策分析。通過駕馭大數據無疑會讓制造企業變得更智慧，在競爭日益激烈的市場中就會獲得更高的競爭力。

新層次的大數據分析為制造業研究市場和趨勢分析帶來新的維度。這些數據被用于預測未來、規避風險、理解價值鏈并優化客戶體驗的重要工具，為制造業未來業務的增長指明方向。

此外，越來越多復雜查詢的處理帶來了各種不同的數據集，其中有可能包含來自企業資源計劃（ERP）系統和客戶關系管理（CRM）系統交易數據、社交媒介和地理空間數據，還有內部文檔和其它格式信息等等。

現在企業存儲的信息量即便不是PB級，起碼也有TB量級。這些企業可能希望每天能分析幾次關鍵數據，甚至是實現實時分析；而傳統BI流程對歷史數據進行分析的頻率是以周或月為單位的。

擺脫制造業困境

實際上，企業如果要進行大數據分析實踐，選擇合適的技術是規劃的第一部分，企業選擇了數據庫軟件、分析工具以及相關的技術架構后，才可以進行下一步并開發一個真正成功的大數據平臺。

數據收集僅僅是個開始，這些數據必須能夠轉化為實際的行動，從而指導企業運營。要實現這一點就必須注意數據的細節，正確理解數據的相關性。比如，企業所擁有的各種數據源需要與數據關聯性和業務規則復雜度進行鏈接，以獲得一個包含企業績效、銷售機會、客戶行為、風險因素和其它業務指標的全面視圖。由于對于數據分析的需要，歷史數據的數量也需考慮在內。

如果企業需要五年的數據，而一個數據源只包含兩年的信息，那么該怎么辦呢？這些因素并不能從根本上影響需求的規劃，但是它們可以幫助企業部署大數據分析系統、選擇最為合適的技術。

對于垂直市場而言，現成的分析應用程序都是專門為其定制的，當公司管理人員和業務經理需要查看大數據分析查詢結果時，數據可視化工具可以簡化其流程。

企業在在制定實施方案、對大數據分析解決方案進行選型之前，還需要考慮一些問題。智能化的大數據分析解決方案可為企業提供精準的趨勢預測。一方面可以深刻理解市場需求和用戶的痛點，從而做到真正的產品創新；另一方面對庫存、物料、人員等資源進行更優化的計劃和協調。

在制造業領域有著多年最佳實踐的Infor公司提供了一系列協同商務應用軟件及其相關服務，這些解決方案幫助制造商為高速的企業發展打下了必要而扎實的基礎，在全球市場中競爭，并在外包業務中獲利。

此外，大數據分析的實踐與云計算也有著密切的關系。Infor CloudSuite是第一個通過亞馬遜網絡服務（Amazon Web Services, AWS）云提供的針對特定行業的應用套件，是擁有深厚行業功能性和靈活性、基于訂閱、交付模式，可顯著降低前端IT支出的出色軟件，在　大數據分析解決方案上面也將起到重要作用。

大數據正在以穩定的步伐滲透到各行各業，未來我們的生活中大數據的應用會越來越多，而對于制造業而言，需要化被動為主動，因為信息質量會變得更好，而且信息能夠更高效的得到利用，從而充分享受到大數據分析所帶來的紅利。