產業互聯網的基礎和核心工作有哪些

　　導語：過去20年，以消費為主線，互聯網迅速滲透百姓生活的各個領域，極大的影響了人們的生活和消費習慣。下面我們一起來看看產業互聯網的基礎和核心工作有哪些吧。

　　但隨著產業發展的不斷深入，一方面，受到消費互聯網公司的巨大沖擊，傳統企業欲借力于互聯網思維與手段求變轉型;另一方面，隨著云計算、大數據、移動互聯等新興技術與我國網絡基礎設施的逐步發展與完善，產業互聯網在我國已經具備了進一步發展的驅動力。那么，產業互聯網的基礎和核心工作有哪些?

　　一、產業互聯網的基礎是大數據?

　　傳統企業在過去的生產制造中，因為沒有互聯網就成為名牌和名企，而對互聯網+感到莫名其妙的拒絕和不理解，或者輕視，這樣的結果是真正常的。

　　這個叫經驗取向。而產業互聯網是創新取向。

　　這是核心的產異。而差異的基礎，就在于傳統靠的是經驗，創新靠的是大數據。

　　產業的升級最最需要的不是產品本身，而是如何不斷地讓產品引領?

　　如何可以讓產品和管理與市場競爭長期不斷地讓企業自己成為掌控全局的角色?!。

　　答案是有效、真實、全面的數據以及科學分析，精準服務。

　　否則，這一切都將是坐井觀天。

　　那么，產業互聯網出來完成這樣的使命。

　　產業互聯網就是要解決產業在整個工作生產過程中的全面、精準的數據生產和分析挖掘。

　　大數據就應運而生。

　　站在企業或者運營者角度上，可以稱為“產業大數據”。

　　二、產業大數據指哪些行業?

　　產業大數據和傳統的電子商務是有差異的。

　　常規的大數據是指以消費為導向的數據，而產業大數據是以生產和服務本身為基礎的大數據，其最終服務方向也是針對產業本身。

　　是以提高生產和服務水平、能力、以及品質化為根本目的的。

　　比如我們日常所說的各個行業，包括：農業煤炭石油電力、石化鋼鐵有色機械、車船電子家電建材、造紙食品紡織醫藥、房地產交通旅游商貿等等在內的現代服務。

　　三、產業互聯網的幾個核心環節有哪些?

　　互聯網也好，大數據也好，關鍵是其通過核心工作讓產業本身提升并爭取得到更大的利益和發展。

　　1、采集

　　消費互聯網領域中，消費者(用戶)通過瀏覽平臺、比較、下單購買、評論等等進行數據的有效匯總和進一步處理。

　　而在工業互聯網環境下，會涉及到生產制造的各種硬件、軟件、環境、生態的相互協同以及互聯，比如生產制造過程中原本沒有任何聯系的設備會自己產生很多參數，而工業互聯網就是要讓他們產生相互的關聯，就需要數據的采集，需要各個原本生硬的設備之間產生的數據通過物聯網等手段(包括各種遙感、促發等裝置設施)。在就增加了更多的工作和難度，從而使整個工作環節更為專業化和精準化。

　　2、分析

　　在英特爾的網站上，我們可以看到非常精辟的介紹，我們把它摘錄下來，成為我們這篇文章不可少掉的內容，從而讓我們知道數據分析的重要性和實際的價值!

　　如下：“如果正確的數據出現在合適的時間，您的業務將有望獲得什么機會?如何更有效率地運營您的業務?通過數據分析獲得變革的潛力與直觀理解影響著醫療、銀行、交通運輸、制造等各行各業。對于許多早期的使用者，當他們從傳統商業智能(BI)的'實踐發展到可靠直觀理解的更高級分析(預測性和規范性)時，數據改變了他們的業務，無論是通過新的發現、更尖端的產品和服務或總體更好的客戶體驗。”

　　沒有數據的分析，就沒有垃圾和精華，沒有分析就沒有應用的方向。這個環節將是整個價值取向開始發生變化的起點。

　　比如銀行業會根據整個數據，有效地針對個性化服務和風險管理進行精準分析。歐洲銀行La Caixa憑借基于英特爾和Oracle技術的解決方案，利用分析來拓展新的數字客戶，從而讓價值最大化。

　　3、處理

　　數據在分析之后，就好像物質的堆放一樣，需要分析后進行處理歸類以及一系列的再利用。通過尖端分析和處理，才能夠實現行業成功

　　早期數據采用者，已經發現通過分析然后有針對性地處理投資來解決具體的業務問題，推動了目前真正價值的實現。

　　所謂處理，或者說預處理;就是說采集端會有很多數據庫，要對這些海量數據進行有效分析和挖掘再利用，需要將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式數據庫，或者分布式存儲集群，對應進行數據清洗和按照分析的進行過濾和刪減等工作，也包括導入時使的數據流式計算等過程。

　　4、挖掘

　　其實，我們站在不同的角度，前面說的分析和處理，看起來也是挖掘的重要部分，那么他們之間有什么樣的區別?

　　我個人的理解，挖掘，主要針對的是隱藏的價值部分，而且注重的是操作的過程，而分析是注重的是理論研究的過程。

　　所以沒有一個環節是脫離的，只有相互間的補充和互動，才可能支撐價值取向的東西。

　　數據的挖掘同樣需要有工具、方式方法以及對應的合理化過程。

　　5、管控

　　所有的前面的幾個環節，站在產業的角度上看就足夠了，但是站在企業的角度上、以及政府的角度上看來，就需要對這個管控環節做一個簡單的提醒。

　　一切大數據的目的最終還是為了服務和管控。沒有管控，就沒有價值的取向。

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