数据分析师对工业大数据的指数增长有哪些作用

随着信息化与工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节,条形码、二维码、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网等技术在工业企业中得到广泛应用,尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用,工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段,工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转,由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据,从数据类型看也多是非结构化数据,生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析,信息技术和全球工业系统正在深入融合,给全球工业带来深刻的变革,创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新给不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更强的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等各个方面。

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据,挖掘和分析这些客户动态数据,能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中,为产品创新作出贡献。以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处,因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。

数据分析可以适用于产品故障诊断与预测,及产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实,大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器,来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据,利用这些数据可以实现很多形式的分析,包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。利用大数据技术,还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型,仿真并优化生产流程,当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时,这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。但是这一切都离不开数据分析师。

一个完整的企业数据分析体系涉及到多个环节:采集、清理、转化、存储、可视化、分析决策等等。其中,不同环节工作内容不一样,消耗的时间和产生的价值也相差甚远。联网企业数据分析体系中至少有三方面的数据:用户行为数据、交易订单数据和CRM数据。

工程师把不同来源的数据采集好,然后通过清理、转化等环节统一到数据平台上;再由专门的数据工程师从数据平台上提出数据。这些工作占用了整个环节90%的时间,然而产生的价值却只占10%。一个优秀的数据分析师应该以价值为导向,放眼全局、立足业务、与人为善,用数据来驱动增长。应当要紧密结合产品、运营、销售、客户支持等实践,支持各条业务线发现问题、解决问题并创造更多的价值。