【5A文】大数据时代制造企业协同管理创新.ppt

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1、【5A文】大数据时代制造企业协同管理创新大数据时代的来临23什么叫大数据？必胜客的订购电话铃响了，客服人员拿起电话。客服：必胜客。陈先生，您好，请问有什么需要我为您服务？顾客：我想要一个海鲜比萨……客服：陈先生，海鲜比萨不适合您。顾客：为什么？客服：根据您的医疗记录，你的血压和胆固醇都偏高。顾客：那你们有什么可以推荐的？客服：您可以试试我们的低脂健康比萨。顾客：你怎么知道我会喜欢吃这种的？客服：您上星期一在国家图书馆借了一本《低脂健康食谱》。顾客：好。那我要一个家庭特大号比萨，要付多少钱？客服：15

2、9元，这个足够您一家六口吃了。但您母亲应该少吃，她上个月刚刚做了心脏搭桥手术，还处在恢复期。4顾客：那可以刷卡吗？客服：陈先生，对不起。请您付现款，因为您的信用卡已经刷爆了，您现在还欠银行4807元，而且还不包括房贷利息。顾客：那我先去附近的提款机提款。客服：陈先生，根据您的记录，您已经超过今日提款限额。顾客：算了，你们直接把比萨送我家吧，家里有现金。客服：您是住在南京路一号12楼1205室，您家电话是4646****？顾客：是的，你们多久会送到？客服：大约30分钟。如果您不想等，可以自己开车来取。

3、顾客：为什么？客服：根据我们CRM全球定位系统的车辆行驶自动跟踪系统记录。您登记有一辆车号为鲁B-57389的丰田轿车，而目前您正驾车行驶在香港东路啤酒城南侧，距离我们香港东路分店只有300米，并可以到店通过支付宝或微信支付，还可赠送你一大瓶饮料。顾客:当即晕倒......什么叫大数据？目录企业生态圈协同发展企业管理模式的转变数字化运营系统的构建大数据与工业4.0大数据时代的冲击全球每秒钟发送2.9百万封电子邮件，一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息的读5.5年…每天会有2.88万个小时的视频上传到

4、Youtube，足够一个人昼夜不息的观看3.3年…推特上每天发布5千万条消息，假设10秒钟浏览一条信息，这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16年…每天亚马逊上将产生6.3百万笔订单…每个月网民在Facebook上要花费7千亿分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达1.3EB…Google上每天需要处理24PB的数据…新的时代，人们从信息的被动接受者变成了主动创造者大数据时代到来大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长根据IDC监测，人类产生数据量正在呈指数级增长，大约每两年翻一

5、番，一直到2020年。意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量数据量增加数据结构日趋复杂这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理的范畴大数据时代正在来临..大数据时代的来临TBPBZBEB1.Volume2.Variety3.value4.Velocity结构化数据、半结构化数据和非结构化数据如今的数据类型早已不是单一的文本形式，订单、日志、音频，对处理能力提出了更高的要求沙里淘金，价值密度低以视频为例，一部一小时的视频，在连续不间断监控过程中，可能有

6、用的数据仅仅只有一两秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”是目前大数据汹涌背景下亟待解决的难题实时获取需要的信息大数据区分于传统数据最显著的特征。如今已是ZB时代，在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合大数据的4V特点数据量巨大全球在2010年正式进入ZB时代，IDC预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量大数据行业应用9应用可能性电信政府（公共事业）交通金融医疗教育能源（电力/

7、石油）纵轴契合度：表示该用户的IT应用特点与大数据特性的契合程度；横轴应用可能性：表示该用户出于主客观因素在短期内投资大数据的可能性；注：该位置为分析师访谈的综合印象，为定性分析，图中位置不代表具体数值HighMidLowLowMidHigh优先关注行业用户应用特点与大数据技术有较高的契合度，在主客观条件上也有较高的应用可能性。值得关注行业用户应有特点与大数据的契合度及应用可能性综合较高适当关注行业用户两个维度暂时都不具备优势，可适当给予关注互联网（电子商务）契合度流通零售制造互联网技术产业链条创新

8、大数据时代的变化带来的挑战大数据、云计算、物联网、第三次工业革命全面基于信息和网络的生产和创新模式新兴产业；虚拟化、网络化的企业形态；产业升级的发展路径、商业模式的调整未来信息时代的管理者、数字化企业的领航人12越是成功的企业家，可能越是没有感受到互联网对他所在的传统行业带来的“冲击”，因为他的成功“掩盖”了危机。——《创业邦》企业如何应对？13调整战略拥抱化变大数据、网络化为传统产业带来的发展空间传统的企业理论、商业模式、管理理念、运营形式、管理方法等在大数据时代的