2.大数据的定义
由于大数据本身具有较强的抽象性,目前,关于大数据技术的定义尚未有统一的界定,诸多专家、机构从不同角度提出了对大数据理解,较为有代表性的观点有:麦肯锡公司认为,大数据指的是通过目前主流软件工具无法在合理时间内撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的规模巨大的资料量。(注2)李国杰认为,大数据是指在允许的时间内,传统数据技术不能对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。(注3)涂子沛认为,大数据之“大”,并不仅仅指“容量大”,更大的意义在于通过对海量数据的交换、整合和分析,发现新的知识,创造新的价值,带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。(注4)可见,大数据至少应包括两个方面:一是数量巨大,二是无法使用传统工具处理。简而言之,“大数据”就是海量与复杂数据的结合体,且传统IT技术和数据库软件无法对其进行处理。因此,大数据重要的不是关于如何定义,最重要的是如何使用,它强调的不仅是数据的规模,更强调从海量数据中快速获得有价值信息和知识的能力。
3.大数据的特征
实际上,各个企业、机构和数据科学家对大数据都有着自己不同的理解阐释,这些解读虽然描述不一,但大家都普遍认为,大数据有着4“V”特征:一是容量大(Volume),数据量是持续快速增加的,存储单位从过去的GB到TB,直至PB、EB,后一量级依次约为前一量级的1024倍;二是多样化(Variety),数据呈现多元性、多维性和异构性,其复杂程度高,数据类型有结构化数据、半结构化数据和非结构化数据三种,且非结构化数据是主流;三是增速快(Velocity),数据生成和数据增加的速度都特别快,基本上是每两年翻一翻。四是价值密度低(Value),有价值的数据在现实所产生的数据中所占比例很小,其最大价值在于从大量不相关的各种类型的数据中,挖掘出有价值的数据,进而通过深度分析,发现新规律和新知识。从“数据”到“大数据”,不仅仅是数量上的差别,更是数据质量的提升。相比传统意义上的数据处理方式,大数据技术的应用并非局限在对数据信息的充分掌握,而是借助特定的思维和手段把无处不在、杂乱繁复的原始数据进行专业化处理进而有效地利用和分析,解决日常生活和工作中的难题。全球复杂网络研究权威艾伯特―拉斯洛•巴拉巴西在接受《人民日报》采访时强调:“建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。大数据时代的来临为这种预测创造了绝佳的机会。……通过找出一个关联物并监控它,我们就能预测未来,我们就能读懂历史的韵律,进而寻找到通往未来的钥匙。”(注5)如今,大数据的发展趋势势不可挡,已经开始应用在商业、金融、医疗、制造业、教育等领域。
(二)传统制造型企业的转型趋势
中国制造业正处于从价值链的低端向中高端、从中国制造向中国创造转变的关键历史时期。经历了多年的高速发展,目前传统制造业大而不强、产能过剩、产品同质化、无序竞争的矛盾凸显。要想改变这样的现状,实现企业可持续发展,转型升级已成为行业发展的必由之路。当前的制造型企业转型呈现如下趋势:
1.开发卓越产品。以卓越产品赢得更高的产品附加值,是化解行业产能过剩,摆脱同质低价竞争的根本出路,是企业创造更高的利润、提高企业竞争力、争夺市场份额的重要保证,是打造企业品牌的基础。苹果公司的iphone、ipad、ipod,百事可乐公司的百事可乐,ABB公司的机器人、变频器,施耐德的低压配电开关、断路器,西门子公司的燃气轮机、CT、洗衣机、冰箱,正是通过一个卓越产品的不断创新和积累,塑造了成功的企业品牌。
2.向服务型制造业转型。“新阶段消费者需求呈现定制化、服务化的发展趋势,企业由产品竞争转变为服务竞争,服务的本质不再只是产品的附属,其地位上升到和研发、营销和生产同等重要的位置,成为衡量制造企业竞争水平的重要标志之一。”(注6)因此,向服务转型成为制造型企业的大势所趋。如三一重工对外公布企业正在着力推动由单一装备制造向装备制造业加综合服务业的转型。
3.跨界融合发展。优秀的制造型企业,除了拥有卓越的产品和服务外,还需要跨界拓展新领域,这是企业整合各方资源能力、创新能力等综合实力的体现,使企业实现业务面上的突破,将业务单一经营模式改变为多元发展模式,如今跨界融合已经成为部分中国制造型企业的发展需求。比如制造型企业发展供应链金融、发展电商、涉足保险、进军文化旅游等等。四川长虹于2015年发布了基于智慧物业平台的1+N“智慧社区下的智慧家庭”的整体应用解决方案,跨界对物业、百货、医疗等多个产业服务进行整合,致力于成为中国最大智慧社区服务提供商,以改变过去的卖产品赚钱模式,提供持续的盈利服务,从终端制造商向互联网企业服务商转型。
4.工业化与信息化深度融合。“以工业化与信息化深度融合为背景的制造业信息化与创新驱动是实现从制造大国向制造强国迈进的战略举措”。(注7)2015年我国政府工作报告明确提出“中国制造2025”战略规划与“互联网+”行动计划,智慧云制造则是其实施的重要模式和手段。在国外,通用电气(GE)与埃森哲在《2015年工业互联网洞察报告》中指出,在工业互联网环境下,大数据对设备资产和运营优化、预测性维修等具有巨大的商业价值。同时,GE建设了资产绩效管理(APM)云平台,允许并帮助企业创建和开发自己的工业互联网应用。2013年欧盟也提出了云制造(Cloud Manufacturing)并启动了旨在通过云环境支持中小企业高效配置、重配置制造过程以及产品定制化的CAPP-4-SMEs项目。2015年国内一些省市亦上线了工业云平台,以及少数大型工业企业基于业务需求开发的信息物理系统(CPS)、生产信息化系统(MES)等信息化平台。
(三)大数据驱动制造型企业管理模式变革
互联网时代下的企业管理——大数据时代下制造型企业管理模式创新探析(二)相关范文