工業大數據應用:消除數據信息碎片化

大數據、人工智能和人類智慧，成為智能數據時代的三大要素。數據的積累，可以為人類提供更多更細的洞察分析，人類經驗得以增強，人類智慧得以增長。

剛剛過去的2016年，是大數據從概念到務實落地的一年。在過去的一年內，互聯網行業、電信行業、金融行業、房地產行業、汽車行業、娛樂行業、教育行業、零售行業、能源行業、醫藥行業、政府機關等都在不同程度的接觸和實施大數據。

大數據產業發展了兩年后，從探索階段進入了應用階段。數據被定義成重要的資源，正在得到企業的重視，在經營過程中發揮著重要的作用。企業看到了數據價值，從被動了解走向主動擁抱。數據如何同業務場景結合，如何變成生產力，如何指導業務決策成為企業最關心的問題。

數據本身是沒有價值的，必須同商業需求結合在一起，才能夠產生化學反映，體現商業價值。大多數企業還是將精力放在數據架構、技術平臺、數據采集等探索工作，沒有理順數據價值應用的發展路徑，也沒有從數據中看到真正的商業價值，看到智慧的力量。

很多企業業務部門不了解大數據，也不了解大數據的應用場景和價值，因此難以提出大數據的準確需求。由于業務部門需求不清晰，大數據部門又是非盈利部門，企業決策層擔心投入比較多的成本，導致了很多企業在搭建大數據部門時猶豫不決，更多的企業是處于觀望嘗試的態度，從根本上影響了企業在大數據方向的發展，也阻礙了企業積累和挖掘自身的數據資產。因此，這方面需要大數據從業者和專家一起，推動和分享大數據應用場景，讓更多的業務人員了解大數據的價值。

大數據時代，企業面臨海量的數據，其中80％的數據為非結構化數據。企業需要對所有數據進行整合，將數據作為一種資產進行管理。

數據是對經濟和用戶需求的反饋，利用數據分析和數據挖掘可以幫助企業發現商業機會并實現數據價值。數據價值可以簡單總結為：幫助企業提高效率降低成本、增加商業收入和指導商業決策。數據應用是數據價值的具體體現，智能數據時代的數據應用主要集中在客戶分析、數字運營、精準營銷、風險控制、智能決策等幾個方面。

商業競爭的激烈讓時間的價值凸顯，很多產品決策和商業決策必須要在短時間內作出，否則將會失去市場先機，并有可能被競爭對手模仿、超越。數據對商業決策的影響力正在不斷加強，數據支撐的商業決策分析對時間和準確度的要求越來越敏感。在這種情況下，智能數據時代對企業對要求越來越高，對數據處理技術、數據分析、數據決策要求也將越來越嚴格。

企業啟動大數據最重要的挑戰是數據的碎片化。如果不打通這些數據，大數據的價值則非常難挖掘。大數據需要不同數據的關聯和整合才能更好的發揮理解客戶和理解業務的優勢。如何將不同部門的數據打通，并且實現技術和工具共享，才能更好的發揮企業大數據的價值。