工业大数据解决方案如何在企业管理中应用大数据？

政府在实现"中国制造2025"时应注意哪些问题

实现制造强国的战略目标，必须坚持问题导向，统筹谋划，突出重点；必须凝聚全社会共识，加快制造业转型升级，全面提高发展质量和核心竞争力。

要注意以下问题： （一）提高国家制造业创新能力 完善以企业为主体、市场为导向、政产学研用相结合的制造业创新体系。

围绕产业链部署创新链，围绕创新链配置资源链，加强关键核心技术攻关，加速科技成果产业化，提高关键环节和重点领域的创新能力。

1、加强关键核心技术研发。

强化企业技术创新主体地位，支持企业提升创新能力，推进国家技术创新示范企业和企业技术中心建设，充分吸纳企业参与国家科技计划的决策和实施。

瞄准国家重大战略需求和未来产业发展制高点，定期研究制定发布制造业重点领域技术创新路线图。

继续抓紧实施国家科技重大专项，通过国家科技计划（专项、基金等）支持关键核心技术研发。

发挥行业骨干企业的主导作用和高等院校、科研院所的基础作用，建立一批产业创新联盟，开展政产学研用协同创新，攻克一批对产业竞争力整体提升具有全局性影响、带动性强的关键共性技术，加快成果转化。

2、提高创新设计能力。

在传统制造业、战略性新兴产业、现代服务业等重点领域开展创新设计示范，全面推广应用以绿色、智能、协同为特征的先进设计技术。

加强设计领域共性关键技术研发，攻克信息化设计、过程集成设计、复杂过程和系统设计等共性技术，开发一批具有自主知识产权的关键设计工具软件，建设完善创新设计生态系统。

建设若干具有世界影响力的创新设计集群，培育一批专业化、开放型的工业设计企业，鼓励代工企业建立研究设计中心，向代设计和出口自主品牌产品转变。

发展各类创新设计教育，设立国家工业设计奖，激发全社会创新设计的积极性和主动性。

3、推进科技成果产业化。

完善科技成果转化运行机制，研究制定促进科技成果转化和产业化的指导意见，建立完善科技成果信息发布和共享平台，健全以技术交易市场为核心的技术转移和产业化服务体系。

完善科技成果转化激励机制，推动事业单位科技成果使用、处置和收益管理改革，健全科技成果科学评估和市场定价机制。

完善科技成果转化协同推进机制，引导政产学研用按照市场规律和创新规律加强合作，鼓励企业和社会资本建立一批从事技术集成、熟化和工程化的中试基地。

加快国防科技成果转化和产业化进程，推进军民技术双向转移转化。

4、完善国家制造业创新体系。

加强顶层设计，加快建立以创新中心为核心载体、以公共服务平台和工程数据中心为重要支撑的制造业创新网络，建立市场化的创新方向选择机制和鼓励创新的风险分担、利益共享机制。

充分利用现有科技资源，围绕制造业重大共性需求，采取政府与社会合作、政产学研用产业创新战略联盟等新机制新模式，形成一批制造业创新中心（工业技术研究基地），开展关键共性重大技术研究和产业化应用示范。

建设一批促进制造业协同创新的公共服务平台，规范服务标准，开展技术研发、检验检测、技术评价、技术交易、质量认证、人才培训等专业化服务，促进科技成果转化和推广应用。

建设重点领域制造业工程数据中心，为企业提供创新知识和工程数据的开放共享服务。

面向制造业关键共性技术，建设一批重大科学研究和实验设施，提高核心企业系统集成能力，促进向价值链高端延伸。

5、加强标准体系建设。

改革标准体系和标准化管理体制，组织实施制造业标准化提升计划，在智能制造等重点领域开展综合标准化工作。

发挥企业在标准制定中的重要作用，支持组建重点领域标准推进联盟，建设标准创新研究基地，协同推进产品研发与标准制定。

制定满足市场和创新需要的团体标准，建立企业产品和服务标准自我声明公开和监督制度。

鼓励和支持企业、科研院所、行业组织等参与国际标准制定，加快我国标准国际化进程。

大力推动国防装备采用先进的民用标准，推动军用技术标准向民用领域的转化和应用。

做好标准的宣传贯彻，大力推动标准实施。

6、强化知识产权运用。

加强制造业重点领域关键核心技术知识产权储备，构建产业化导向的专利组合和战略布局。

鼓励和支持企业运用知识产权参与市场竞争，培育一批具备知识产权综合实力的优势企业，支持组建知识产权联盟，推动市场主体开展知识产权协同运用。

稳妥推进国防知识产权解密和市场化应用。

建立健全知识产权评议机制，鼓励和支持行业骨干企业与专业机构在重点领域合作开展专利评估、收购、运营、风险预警与应对。

构建知识产权综合运用公共服务平台。

鼓励开展跨国知识产权许可。

研究制定降低中小企业知识产权申请、保护及维权成本的政策措施。

（二）推进信息化与工业化深度融合 加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向；着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。

1、研究制定智能制造发展战略。

编制智能制造发展规划，明确发展目标、重点任务和重大布局。

加快制定智能制造技术标准，建立完善智能制造和两化融合管理标准体系。

强化应用牵引，建立智能制造产业联盟，协同推动智能装备和产品研发、系统集成创新与产业化。

促进工业互联网、云计算、大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链的综合集成应用。

加强智能制造工业控制系统网络安全保障能力建设，健全综合保障体系。

2、加快发展智能制造装备和产品。

组织研发具有深度感知、智慧决策、自动执行功能的高档数控机床、工业机器人、增材制造装备等智能制造装备以及智能化生产线，突破新型传感器、智能测量仪表、工业控制系统、伺服电机及驱动器和减速器等智能核心装置，推进工程化和产业化。

加快机械、航空、船舶、汽车、轻工、纺织、食品、电子等行业生产设备的智能化改造，提高精准制造、敏捷制造能力。

统筹布局和推动智能交通工具、智能工程机械、服务机器人、智能家电、智能照明电器、可穿戴设备等产品研发和产业化。

推进制造过程智能化。

在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，加快人机智能交互、工业机器人、智能物流管理、增材制造等技术和装备在生产过程中的应用，促进制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制。

加快产品全生命周期管理、客户关系管理、供应链管理系统的推广应用，促进集团管控、设计与制造、产供销一体、业务和财务衔接等关键环节集成，实现智能管控。

加快民用爆炸物品、危险化学品、食品、印染、稀土、农药等重点行业智能检测监管体系建设，提高智能化水平。

3、深化互联网在制造领域的应用。

制定互联网与制造业融合发展的路线图，明确发展方向、目标和路径。

发展基于互联网的个性化定制、众包设计、云制造等新型制造模式，推动形成基于消费需求动态感知的研发、制造和产业组织方式。

建立优势互补、合作共赢的开放型产业生态体系。

加快开展物联网技术研发和应用示范，培育智能监测、远程诊断管理、全产业链追溯等工业互联网新应用。

实施工业云及工业大数据创新应用试点，建设一批高质量的工业云服务和工业大数据平台，推动软件与服务、设计与制造资源、关键技术与标准的开放共享。

4、加强互联网基础设施建设。

加强工业互联网基础设施建设规划与布局，建设低时延、高可靠、广覆盖的工业互联网。

加快制造业集聚区光纤网、移动通信网和无线局域网的部署和建设，实现信息网络宽带升级，提高企业宽带接入能力。

针对信息物理系统网络研发及应用需求，组织开发智能控制系统、工业应用软件、故障诊断软件和相关工具、传感和通信系统协议，实现人、设备与产品的实时联通、精确识别、有效交互与智能控制。

（三）强化工业基础能力 核心基础零部件（元器件）、先进基础工艺、关键基础材料和产业技术基础（以下统称“四基”）等工业基础能力薄弱，是制约我国制造业创新发展和质量提升的症结所在。

要坚持问题导向、产需结合、协同创新、重点突破的原则，着力破解制约重点产业发展的瓶颈。

1、统筹推进“四基”发展。

制定工业强基实施方案，明确重点方向、主要目标和实施路径。

制定工业“四基”发展指导目录，发布工业强基发展报告，组织实施工业强基工程。

统筹军民两方面资源，开展军民两用技术联合攻关，支持军民技术相互有效利用，促进基础领域融合发展。

2、加强“四基”创新能力建设。

强化前瞻性基础研究，着力解决影响核心基础零部件（元器件）产品性能和稳定性的关键共性技术。

建立基础工艺创新体系，利用现有资源建立关键共性基础工艺研究机构，开展先进成型、加工等关键制造工艺联合攻关；支持企业开展工艺创新，培养工艺专业人才。

3、推动整机企业和“四基”企业协同发展。

注重需求侧激励，产用结合，协同攻关。

依托国家科技计划（专项、基金等）和相关工程等，在数控机床、轨道交通装备、航空航天、发电设备等重点领域，引导整机企业和“四基”企业、高校、科研院所产需对接，建立产业联盟，形成协同创新、产用结合、以市场促基础产业发展的新模式，提升重大装备自主可控水平。

（四）加强质量品牌建设 提升质量控制技术，完善质量管理机制，夯实质量发展基础，优化质量发展环境，努力实现制造业质量大幅提升。

鼓励企业追求卓越品质，形成具有自主知识产权的名牌产品，不断提升企业品牌价值和中国制造整体形象。

1、推广先进质量管理技术和方法。

建设重点产品标准符合性认定平台，推动重点产品技术、安全标准全面达到国际先进水平。

开展质量标杆和领先企业示范活动，普及卓越绩效、六西格玛、精益生产、质量诊断、质量持续改进等先进生产管理模式和方法。

支持企业提高质量在线监测、在线控制和产品全生命周期质量追溯能力。

组织开展重点行业工艺优化行动，提升关键工艺过程控制水平。

2、加快提升产品质量。

实施工业产品质量提升行动计划，针对汽车、高档数控机床、轨道交通装备、大型成套技术装备、工程机械、特种设备、关键原材料、基础零部件、电子元器件等重点行业，组织攻克一批长期困扰产品质量提升的关键共性质量技术，加强可靠性设计、试验与验证技术开发应用，推广采用先进成型和加工方法、在线检测装置、智能化生产和物流系统及检测设备等，使重点实物产品的性能稳定性、质量可靠性、环境适应性、使用寿命等指标达到国际同类产品先进水平。

3、完善质量监管体系。

健全产品质量标准体系、政策规划体系和质量管理法律法规。

加强关系民生和安全等重点领域的行业准入与市场退出管理。

4、夯实质量发展基础。

制定和实施与国际先进水平接轨的制造业质量、安全、卫生、环保及节能标准。

加强计量科技基础及前沿技术研究，建立一批制造业发展急需的高准确度、高稳定性计量基标准，提升与制造业相关的国家量传溯源能力。

5、推进制造业品牌建设。

引导企业制定品牌管理体系，围绕研发创新、生产制造、质量管理和营销服务全过程，提升内在素质，夯实品牌发展基础。

扶持一批品牌培育和运营专业服务机构，开展品牌管理咨询、市场推广等服务。

（五）全面推行绿色制造 加大先进节能环保技术、工艺和装备的研发力度，加快制造业绿色改造升级；积极推行低碳化、循环化和集约化，提高制造业资源利用效率；强化产品全生命周期绿色管理，努力构建高效、清洁、低碳、循环的绿色制造体系。

1、加快制造业绿色改造升级。

全面推进钢铁、有色、化工、建材、轻工、印染等传统制造业绿色改造，大力研发推广余热余压回收、水循环利用、重金属污染减量化、有毒有害原料替代、废渣资源化、脱硫脱硝除尘等绿色工艺技术装备，加快应用清洁高效铸造、锻压、焊接、表面处理、切削等加工工艺，实现绿色生产。

2、推进资源高效循环利用。

支持企业强化技术创新和管理，增强绿色精益制造能力，大幅降低能耗、物耗和水耗水平。

持续提高绿色低碳能源使用比率，开展工业园区和企业分布式绿色智能微电网建设，控制和削减化石能源消费量。

全面推行循环生产方式，促进企业、园区、行业间链接共生、原料互供、资源共享。

3、积极构建绿色制造体系。

支持企业开发绿色产品，推行生态设计，显著提升产品节能环保低碳水平，引导绿色生产和绿色消费。

建设绿色工厂，实现厂房集约化、原料无害化、生产洁净化、废物资源化、能源低碳化。

发展绿色园区，推进工业园区产业耦合，实现近零排放。

打造绿色供应链，加快建立以资源节约、环境友好为导向的采购、生产、营销、回收及物流体系，落实生产者责任延伸制度。

（六）大力推动重点领域突破发展 瞄准新一代信息技术、高端装备、新材料、生物医药等战略重点，引导社会各类资源集聚，推动优势和战略产业快速发展。

1.新一代信息技术产业。

集成电路及专用装备。

着力提升集成电路设计水平，不断丰富知识产权（IP）核和设计工具，突破关系国家信息与网络安全及电子整机产业发展的核心通用芯片，提升国产芯片的应用适配能力。

掌握高密度封装及三维（3D）微组装技术，提升封装产业和测试的自主发展能力。

形成关键制造装备供货能力。

操作系统及工业软件。

开发安全领域操作系统等工业基础软件。

突破智能设计与仿真及其工具、制造物联与服务、工业大数据处理等高端工业软件核心技术，开发自主可控的高端工业平台软件和重点领域应用软件，建立完善工业软件集成标准与安全测评体系。

推进自主工业软件体系化发展和产业化应用。

2.高档数控机床和机器人。

高档数控机床。

开发一批精密、高速、高效、柔性数控机床与基础制造装备及集成制造系统。

加快高档数控机床、增材制造等前沿技术和装备的研发。

以提升可靠性、精度保持性为重点，开发高档数控系统、伺服电机、轴承、光栅等主要功能部件及关键应用软件，加快实现产业化。

加强用户工艺验证能力建设。

机器人。

围绕汽车、机械、电子、危险品制造、国防军工、化工、轻工等工业机器人、特种机器人，以及医疗健康、家庭服务、教育娱乐等服务机器人应用需求，积极研发新产品，促进机器人标准化、模块化发展，扩大市场应用。

3.航空航天装备。

航天装备。

发展新一代运载火箭、重型运载器，提升进入空间能力。

加快推进国家民用空间基础设施建设，发展新型卫星等空间平台与有效载荷、空天地宽带互联网系统，形成长期持续稳定的卫星遥感、通信、导航等空间信息服务能力。

推动载人航天、月球探测工程，适度发展深空探测。

推进航天技术转化与空间技术应用。

[3] 4.海洋工程装备及高技术船舶。

大力发展深海探测、资源开发利用、海上作业保障装备及其关键系统和专用设备。

推动深海空间站、大型浮式结构物的开发和工程化。

形成海洋工程装备综合试验、检测与鉴定能力，提高海洋开发利用水平。

突破豪华邮轮设计建造技术，全面提升液化天然气船等高技术船舶国际竞争力，掌握重点配套设备集成化、智能化、模块化设计制造核心技术。

5.先进轨道交通装备。

加快新材料、新技术和新工艺的应用，重点突破体系化安全保障、节能环保、数字化智能化网络化技术，研制先进可靠适用的产品和轻量化、模块化、谱系化产品。

研发新一代绿色智能、高速重载轨道交通装备系统，围绕系统全寿命周期，向用户提供整体解决方案，建立世界领先的现代轨道交通产业体系。

6.节能与新能源汽车。

继续支持电动汽车、燃料电池汽车发展，掌握汽车低碳化、信息化、智能化核心技术，提升动力电池、驱动电机、高效内燃机、先进变速器、轻量化材料、智能控制等核心技术的工程化和产业化能力，形成从关键零部件到整车的完整工业体系和创新体系，推动自主品牌节能与新能源汽车同国际先进水平接轨。

7.电力装备。

推动大型高效超净排放煤电机组产业化和示范应用，进一步提高超大容量水电机组、核电机组、重型燃气轮机制造水平。

推进新能源和可再生能源装备、先进储能装置、智能电网用输变电及用户端设备发展。

突破大功率电力电子器件、高温超导材料等关键元器件和材料的制造及应用技术，形成产业化能力。

8.农机装备。

重点发展粮、棉、油、糖等大宗粮食和战略性经济作物育、耕、种、管、收、运、贮等主要生产过程使用的先进农机装备，加快发展大型拖拉机及其复式作业机具、大型高效联合收割机等高端农业装备及关键核心零部件。

提高农机装备信息收集、智能决策和精准作业能力，推进形成面向农业生产的信息化整体解决方案。

9.新材料。

以特种金属功能材料、高性能结构材料、功能性高分子材料、特种无机非金属材料和先进复合材料为发展重点，加快研发先进熔炼、凝固成型、气相沉积、型材加工、高效合成等新材料制备关键技术和装备，加强基础研究和体系建设，突破产业化制备瓶颈。

积极发展军民共用特种新材料，加快技术双向转移转化，促进新材料产业军民融合发展。

高度关注颠覆性新材料对传统材料的影响，做好超导材料、纳米材料、石墨烯、生物基材料等战略前沿材料提前布局和研制。

加快基础材料升级换代。

10.生物医药及高性能医疗器械。

发展针对重大疾病的化学药、中药、生物技术药物新产品，重点包括新机制和新靶点化学药、抗体药物、抗体偶联药物、全新结构蛋白及多肽药物、新型疫苗、临床优势突出的创新中药及个性化治疗药物。

提高医疗器械的创新能力和产业化水平，重点发展影像设备、医用机器人等高性能诊疗设备，全降解血管支架等高值医用耗材，可穿戴、远程诊疗等移动医疗产品。

实现生物3D打印、诱导多能干细胞等新技术的突破和应用。

（七）深入推进制造业结构调整 推动传统产业向中高端迈进，逐步化解过剩产能，促进大企业与中小企业协调发展，进一步优化制造业布局。

1、持续推进企业技术改造。

明确支持战略性重大项目和高端装备实施技术改造的政策方向，稳定中央技术改造引导资金规模，通过贴息等方式，建立支持企业技术改造的长效机制。

推动技术改造相关立法，强化激励约束机制，完善促进企业技术改造的政策体系。

支持重点行业、高端产品、关键环节进行技术改造，引导企业采用先进适用技术，优化产品结构，全面提升设计、制造、工艺、管理水平，促进钢铁、石化、工程机械、轻工、纺织等产业向价值链高端发展。

2、稳步化解产能过剩矛盾。

加强和改善宏观调控，按照“消化一批、转移一批、整合一批、淘汰一批”的原则，分业分类施策，有效化解产能过剩矛盾。

加强行业规范和准入管理，推动企业提升技术装备水平，优化存量产能 3、促进大中小企业协调发展。

强化企业市场主体地位，支持企业间战略合作和跨行业、跨区域兼并重组，提高规模化、集约化经营水平，培育一批核心竞争力强的企业集团。

激发中小企业创业创新活力，发展一批主营业务突出、竞争力强、成长性好、专注于细分市场的专业化“小巨人”企业。

发挥中外中小企业合作园区示范作用，利用双边、多边中小企业合作机制，支持中小企业走出去和引进来。

引导大企业与中小企业通过专业分工、服务外包、订单生产等多种方式，建立协同创新、合作共赢的协作关系。

推动建设一批高水平的中小企业集群。

4、优化制造业发展布局。

落实国家区域发展总体战略和主体功能区规划，综合考虑资源能源、环境容量、市场空间等因素，制定和实施重点行业布局规划，调整优化重大生产力布局。

完善产业转移指导目录，建设国家产业转移信息服务平台，创建一批承接产业转移示范园区，引导产业合理有序转移，推动东中西部制造业协调发展。

积极推动京津冀和长江经济带产业协同发展。

（八）积极发展服务型制造和生产性服务业 加快制造与服务的协同发展，推动商业模式创新和业态创新，促进生产型制造向服务型制造转变。

大力发展与制造业紧密相关的生产性服务业，推动服务功能区和服务平台建设。

1、推动发展服务型制造。

研究制定促进服务型制造发展的指导意见，实施服务型制造行动计划。

开展试点示范，引导和支持制造业企业延伸服务链条，从主要提供产品制造向提供产品和服务转变。

鼓励制造业企业增加服务环节投入，发展个性化定制服务、全生命周期管理、网络精准营销和在线支持服务等。

2、加快生产性服务业发展。

大力发展面向制造业的信息技术服务，提高重点行业信息应用系统的方案设计、开发、综合集成能力。

鼓励互联网等企业发展移动电子商务、在线定制、线上到线下等创新模式，积极发展对产品、市场的动态监控和预测预警等业务，实现与制造业企业的无缝对接，创新业务协作流程和价值创造模式。

3、强化服务功能区和公共服务平台建设。

建设和提升生产性服务业功能区，重点发展研发设计、信息、物流、商务、金融等现代服务业，增强辐射能力。

（九）提高制造业国际化发展水平 统筹利用两种资源、两个市场，实行更加积极的开放战略，将引进来与走出去更好结合，拓展新的开放领域和空间，提升国际合作的水平和层次，推动重点产业国际化布局，引导企业提高国际竞争力。

1、提高利用外资与国际合作水平。

进一步放开一般制造业，优化开放结构，提高开放水平。

引导外资投向新一代信息技术、高端装备、新材料、生物医药等高端制造领域，鼓励境外企业和科研机构在我国设立全球研发机构。

2、提升跨国经营能力和国际竞争力。

支持发展一批跨国公司，通过全球资源利用、业务流程再造、产业链整合、资本市场运作等方式，加快提升核心竞争力。

支持企业在境外开展并购和股权投资、创业投资，建立研发中心、实验基地和全球营销及服务体系；依托互联网开展网络协同设计、精准营销、增值服务创新、媒体品牌推广等，建立全球产业链体系，提高国际化经营能力和服务水平。

3、深化产业国际合作，加快企业走出去。

加强顶层设计，制定制造业走出去发展总体战略，建立完善统筹协调机制。

如何借鉴大数据对方案优劣进行选择

如何选择大数据分析项目技术：越来越多的企业开始关注BI和分析供应商，希望可以解决大数据环境中的业务问题。

不幸的是，要在大数据中获得可见性是说起来容易做起来难。

而且，随着供应商不断攻破大数据分析项目的各种难题，投放到市场的产品种类越来越繁多，企业要想选择最能满足他们需求的一款产品也相当不易。

这样说来大数据就等于数据管理和数据分析，漏掉了关于大数据所面临的业务挑战中很重要的一个方面--复杂度。

例如，大数据部署经常涉及到各方面信息，包括来自社交媒体网络、电子邮件、传感器、Web活动日志以及其它数据源的信息等，这些数据很可能与传统的数据仓库系统不兼容。

在许多情况下，所有分离的数据都需要整合，以便在更广泛的层面上产生影响。

这可能对业务规则、表连接和大数据分析系统的其它组件关系重大。

在考虑存储和查询管理的时候，大数据由于其复杂度，与传统数据完全不同；正因为如此，分析数据库和数据分析软件供应商不得不加快脚步帮助公司处理大数据问题。

理解大数据是评估技术需求和实施大数据分析规划的第一步，然后根据日益庞大和多样化的数据集，理解市场、理解企业在实现商业价值与发挥竞争优势中所遇到的阻碍因素。

大数据分析项目的重大议程 当然，许多企业一直拥有大数据集。

但是现在，越来越多的企业存储的信息量就算不是PB级，起码也有TB量级。

此外，他们希望每天能分析几次关键数据，甚至是实时分析；而传统BI流程对历史数据进行分析的频率是以周或月为单位的。

越来越多复杂查询的处理带来了各种不同的数据集，其中有可能包含来自企业资源计划（ERP）系统和客户关系管理（CRM）系统交易数据、社交媒介和地理空间数据，还有内部文档和其它格式信息等等。

越来越多的公司也会想给企业客户提供自助服务的BI功能，让对分析结果的理解变得容易一些。

所有这一切都涉及到大数据分析战略，而且技术供应商处理这些需求的方式是多种多样的。

许多数据库和数据仓库供应商都在关注及时处理大量复杂数据的能力。

有的用列式数据存储来实现更快速的查询，有的提供内建的查询优化器，有的增加对Hadoop和MapReduce这类开源技术的支持功能。

内存分析工具可能对分析处理速度的提升有所帮助，因为它能减少磁盘数据转换的需求；而数据虚拟化软件和其它实时数据集成技术可对运行中不同数据源的信息进行收集。

对于垂直市场而言，现成的分析应用程序都是专门为其定制的，因为诸如电信、金融服务和网络游戏这些行业都必须处理大数据。

当公司管理人员和业务经理需要查看大数据分析查询结果时，数据可视化工具可以简化其流程。

在数据和分析需求方面符合以上分类描述的企业，在制定实施方案、对大数据基础设施进行选型之前，需要考虑以下问题： 数据及时性（并不是所有数据库都支持实时数据可用性） 各种数据源需要与数据关联性和业务规则复杂度进行链接，以获得一个包含企业绩效、销售机会、客户行为、风险因素和其它业务指标的全面视图。

这些因素并不能从根本上影响需求的规划，但是它们可以帮助企业部署大数据分析系统、选择最为合适的技术。

大量数据如何处理

2000多数据不多的。

matlab处理200000这样的数据也游刃有余。

这样做: 假设你的x数据没有问题（多数情况都是这样的） y数据有噪音，那么让y数据通过一个窗口函数(windows function) 然后： ployfit(x,y)就可以了。

大数据时代工业工程有何转变?该如何应对

大数据时代以及人工智能，听起来非常的火热，来自于各个领域，或者是各个行业都在纷纷运用大数据，去改变自己所在的行业，实际上这个产业的话也应当要稳健的去进行的一件事情，就像共享经济一样，如果所有的东西都去盲目茫然的去这个行业去做，那么将意味着造成的损失是，将无法挽回的，所以，也不是所有的企业都可以直接运用大数据，去帮助自己的公司创收，或者许增加公司的相关创收。

如何在企业管理中应用大数据？

在企业管理中应用大数据的大方向就是辅助企业决策，但是必须要深入到企业的各个应用场景，使大数据真正落地到企业。

1. 市场调研：这是大数据分析应用的一个重点，通过大数据分析市场和企业的数据，比传统市场调研更快速和准确。

2. 生产研发:通过对市场中的产品销售情况和消费者的反馈情况分析，找到产品不足，提前优化。

3. 市场营销：通过大数据分析出消费者的人群画像，了解消费者需求，精准营销。