挖掘数据金矿：释放制造业中的大数据价值

中国作为制造业大国，在许多产品的产量上占据世界领先地位。然而，在当今国际竞争中，企业之间的竞争已不再局限于产品本身，而是上升到产业链的竞争。 以芭比娃娃为例，中国制造的芭比娃娃成本仅为1美元，但在美国沃尔玛的零售价却高达9.99美元。这表明在国际分工体系中，中国被分配到附加值最低、资源浪费严重、环境污染较大、劳动剥削严重的制造环节。而其他高附加值的环节，如产品设计、原料采购、物流运输、订单处理、批发经营和终端零售，则主要被欧美国家掌控。 中国拥有大量优秀大学毕业生，但失业率却居高不下。这是因为在产业链的六大环节中，真正需要大学生的是产品设计、原料采购、物流运输、订单处理、批发经营和终端零售，而不是制造环节。 中国企业必须意识到，产业链竞争的核心在于掌握高附加值环节。只有通过产业升级，提升自身在产业链中的地位，才能在国际竞争中占据优势。

驱动制造业腾飞：数据与数字化的双引擎 构建坚实的数据基石 数据体系蓝图： 从数据采集、存储、处理到分析与应用，构建覆盖全流程的数据架构。 数据治理策略： 确保数据质量、安全和合规性，建立数据标准和规范。 数据平台搭建： 选择合适的技术平台，实现数据的整合、管理和应用。 数字化转型，运营升级 智能制造： 应用物联网、人工智能等技术，优化生产流程，提高效率和质量。 供应链协同： 建立数字化供应链平台，实现供应链上下游的协同和可视化。 客户关系管理： 通过数据分析洞察客户需求，提供个性化的产品和服务。 营销策略优化： 利用数据分析进行精准营销，提高营销效率和投资回报率。 数据赋能，洞察价值 数据分析与可视化： 将数据转化为可操作的洞察，支持决策和运营优化。 预测与预警： 利用数据模型预测未来趋势，提前预警潜在风险。 商业智能： 构建商业智能平台，提供全面的业务数据分析和报告。 迈向智能制造，释放增长潜能 通过数据驱动和数字化运营，制造企业可以实现降本增效、提升产品质量、优化客户体验，并在市场竞争中获得优势，实现可持续增长。

Oracle EBS核心功能（制造业）包括多个关键模块，支持制造流程的各个环节。

中国作为制造业大国，正面临制造业升级转型的挑战。工业1.0、2.0、3.0并存的局面下，企业急需借助工业大数据来实现智能化升级。本方案通过县市级雪亮工程的整体规划，为中国制造业的弯道超车提供技术支持和战略指导。

华为FusionInsight大数据平台为企业构建高效信息处理系统提供强力支持，赋能企业从海量数据中洞悉全新价值点和商业机遇。 作为完全开放的大数据平台，FusionInsight可在x86架构服务器上灵活运行。平台以海量数据处理和实时数据处理引擎为核心，并针对金融、运营商等数据密集型行业的特定需求，精心打造了敏捷、智慧、可信的平台软件、建模中间件以及运维管理系统，助力企业从繁杂数据中高效、精准、稳定地提炼价值。

市场竞争加剧使企业创新活动迫在眉睫。装备制造业技术含量不足，总体竞争力差。研究企业创新战略和创新绩效有利于提高企业创新管理水平。文章利用146家装备制造业上市公司数据，通过描述性统计分析、相关性分析、多元线性回归分析和Logistic回归模型研究高管团队异质性、企业创新战略选择和企业创新绩效的关系。结果显示，高管团队年龄和任期异质性与自主创新战略显著正相关；年龄异质性与企业创新绩效显著正相关，教育水平异质性与企业创新绩效显著负相关；创新战略选择与创新绩效正相关关系不显著，但自主创新和合作创新均对创新绩效有促进作用。此研究为装备制造业上市公司高管团队组建和管理提供依据，为企业创新活动开展提供借鉴。

近年来，数据挖掘技术在餐饮业内得到广泛应用，特别是在优化商品摆放、进货策略等方面，展示了显著的效果。这些技术不仅帮助餐饮业主提升了经营效率，还为顾客提供了更好的消费体验。

这份精心准备的数据挖掘与数据仓库课件，将引领您深入浅出地学习相关概念和技术。从数据仓库的构建到数据挖掘的算法应用，内容涵盖全面，为您提供学习和教学的宝贵资源。

位置大数据的价值 位置服务和车联网应用的普及催生了海量位置大数据，涵盖地理数据、车辆轨迹和应用记录等，成为洞察人类活动规律、分析地理国情、构建智慧城市的关键资源。与传统小样本数据不同，位置大数据具有混杂性、复杂性和稀疏性，需要进行有效的价值提取和协同挖掘，才能揭示精准的移动行为模式和区域特征，构建完整的关联应用分析数据模型。 位置大数据分析方法 1. 解决数据混杂性 从局部提取移动对象的二阶行为模式和区域交通动力学特征，消除数据混杂带来的干扰。 2. 解决数据复杂性 在时间和空间尺度上对位置复杂网络进行降维分析，建立社群整体移动性学习和预测模型，降低数据复杂度。 3. 解决数据稀疏性 利用协同过滤、概率图分析等方法构建位置大数据全局模型，弥补数据稀疏造成的分析偏差。 位置大数据分析框架 从软件工程角度出发，构建位置大数据分析的整体框架，不仅可以用于交通问题分析，还能提升对人类社会经济活动和自然环境的认知，真正发挥位置大数据的价值。 位置大数据的应用前景 位置大数据分析将为城市规划、交通管理、环境保护、社会治理等领域提供数据支持和决策依据，推动智慧城市建设和可持续发展。