互联网时代，最明显的一个特征就是绝大多数信息都是以数据的形式进行记录，可以说数据就是信息的载体，也是知识的来源。数据体量呈现出爆发式增长，人们在笑谈大数据时代“你的信息只值五毛钱”的时候，不得不重新认真思考它的价值。

大数据有没有价值，在于是否应用得当

随着国家将大数据战略提升到国家战略高度，将大数据视为经济发展和转型的重要科技依据，越来越多的企业组织已将数据视为重要资产，着手开展数字化转型的系列举措，以期全面提升客户体验，推动经济增长。

无疑，大数据时代，数据资产已成为一个企业的核心竞争力。但数据在手，不会运用它，就会毫无价值。在当下企业数字化浪潮中，数据是企业转型的基础元素，如何将企业不同业务、类型的数据应用起来，推动企业运营，增加收入、降低成本、提高效率，控制风险等，是企业现在面临的难点。

用友云分析服务针对企业数据分析的关键技术及应用场景等推出了《分析云技术白皮书》，助力企业走出数据分析的盲区，实现数据化管理与运营。用友云分析服务支持将多个不同的数据源汇总到数据共享中心的大数据平台。通过内置的用友DI数据集成平台将企业各业务系统的数据进行采集，再加载到用友云分析服务的大数据平台。经过元数据管理系统的比对、校验、转换得到一致的数据。从而进行数据整合，根据不同的需求，提供差异化服务。

应用越广泛，受到的安全挑战越大

大数据技术，悄然渗透到各个行业领域，逐渐成为一种生产要素并发挥着重要作用。然而，大数据技术使得产率提高和改变生活方式的同时，随之而来的安全挑战也日益显现。

例如，政务大数据覆盖行业范围广泛、数据结构多样、关联关系复杂，而且涉及大量个人隐私数据、国家敏感数据等重要数据。因此在开展政务大数据应用的同时，数据和平台安全尤为重要。

值得一提的是，3月25日，华为云数据库安全服务正式上线，以期打造高效云上数据防护体系。华为云数据库安全服务，通过三步走的数据库安全防护设计，保障数据系统安全。第一步：定位敏感数据在数据库中所处的位置，通过构建安全策略来提早防护。第二步：通过定义基于多维度的策略，阻止应用直接访问数据、利用操作系统和第三方应用程序漏洞的攻击。第三步：一旦发现入侵行为，采取必要措施进行封堵，以回溯和确认攻击源头，还原恶意行为的蛛丝马迹，从而进行管理措施。

大数据与人工智能携手发展

大数据与人工智能相互依托，有着紧密的联系。巨大的数据量为人工智能提供了发展空间。从早期的支持向量机、决策树，到近期的人工智能神经网络，数据越多越有助于人工智能的发展。同时，大数据也需要更新的模式来处理它，通过这个过程发现更多隐含规律。

在当下，在未来，或许人们已经不能忽略“大数据与人工智能”这两个重要的技术协同运用所带来的具大效应。人心齐，泰山移。独脚难行，孤掌难鸣。在互联网时代，一味地竞争已经没有未来。只有携手共求发展，或许才能创造出一个大国品牌。

（文/红薯）

企业数据客源都从哪里获取呢？

外部平台数据

就是专门的数据供应商提供的数据，这类数据一般都收费的，或购买或租赁。但在国内买卖数据的非法的，特别是C端个人用户的数据，但是不可否认的是，现在每个人都是透明的，几乎没有任何隐私，你在某处留下一个电话，马上就有可能有一堆电话进来，这个大家都懂的。

但是B（企业）端的数据得到相对比较容易，最简单的说，买一个黄页也算，而且企业的很多数据是可以直接被搜到的，当然也有大量提供数据卖的，这也是挨着红线的。

比如，你需要全国三甲医院的名称、地址、电话等信息，是可以买到的。

这类数据优点是数据内容丰富，很快就能得到很多数据，前提是有钱！！

开放数据

一些数据网站或平台免费开发的数据，或者可以通过技术手段免费获取的数据。其实互联网就是个最大的数据源，互联网本身就是一个大共享的池子，什么数据都有，但需要去发现、去收集。

比如，你要查企业基本信息，公家工商总局和地方工商局都有网站可以直接查询；再比如，你要查企业或个人是否有违法记录，最高人民法院就有被执行数据查询。要看宏观经济数据，国家统计局网站就能得到很多数据....类似网站很多，而且越来越多，数据也是非常丰富，拿来用就好了。当然一些网站虽然不直接提供数据，但通过网络爬虫可以爬来很多数据，这也是大数据营销收集数据的必备手段。

开放数据的最大特点数廉价，很多数据直接拿来用，再复杂些就是爬虫爬呗，一天得到几百万条数据轻轻松松的。

缺点是数据的完整新和可信度较低，需要再次进行筛选和加工才能用。但凡你能采集的都是不怕你采的。

数据收集是解决数据源头的问题，我们公司针对如今这样的情况，研发了一套智能大数据系统，为各行各业解决了寻找客户的难题，所有采集的客户都是精准客户群体，有需求的客户。现在的商业模式一定是得数据者，得天下！用你的数据获取客户的心吧！

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制造业生产数据采集的作用与意义导读：制造业是我国国民经济的支柱产业，也是推动工业化的原动力，现代制造业已经并且正在深刻地改变着人们的生产方式、生活方式甚至社会文化。全球经济一体化的趋势愈演愈烈，国际竞争不断加剧，制造业的发展必须不断提高在质量保障、品种多样化、快速设计制造、快速检测响应以及快速重组等方面的要求。于是，“以信息化带动工业化，以工业化促进信息化”被提到了前所未有的高度、深度和广度。

制造业生产数据采集的作用与意义

众所周知，制造业的信息化主要包括设计数字化、生产数字化、装备数字化、管理数字化、企业数字化等。信息化的大趋势使世界各国争先恐后的把先进技术和信息化引进到传统工业和制造业。1990 年，美国 AMR(Advanced Manufacturing Research)所提出的制造行业的ERP(Enterprise Resources Planning,企业资源规划)/MES(Manufacturing Execution System,制造执行系统)/PCS(Process Control System,过程控制系统)三层结构,已经成功地在许多行业得到了应用,并被越来越多的企业所认可.

美国 AMR 研究公司对MES 的定义表述为：MES 是一个常驻工厂层的信息系统，介于企业领导层的计划系统与生产过程的直接工业控制系统之间，它以当前视角向操作人员、管理人员提供生产过程的全部资源(人、设备、材料、工具和客户要求)的数据和信息，其着重点是将信息技术运用于改善制造过程。

而作为MES中低层的数据采集功能，可以实现对生产现场各种数据的收集、整理工作，是进行物料跟踪、生产计划、产品历史记录维护以及其它生产管理的基础。它可以为企业中其他例如ERP等管理信息系统提供实时数据。另一方面，MES也要从其它管理系统中获取相关的数据以保证MES自身正常运行。因此要满足MES快速、实时的要求，作为各种功能模块运行基础的数据就显得十分重要。一个迅速而可靠的数据采集系统是整个MES能够正常稳定工作的有力保证。

制造企业面临的数据采集现状

作为车间底层的数据采集系统，在企业实际生产过程中却存在着许多困难，尤其是在离散企业中由于自动化程度较低，往往存在着以下特点：

生产过程不可视：主要体现在不能实时了解生产现场中在制品、人员、设备、物料等制造资源和加工任务状态的动态变化。

生产过程复杂性：由于产品结构和加工工艺的复杂性，造成生产过程中各制造过程的关联性强，生产环境复杂多变(临时插单、材料短缺等) 。

制造过程信息集成度低：制造过程中的各种信息不能有效进行集成，导致产能不能得到充分利用。

信息不能有效与上层管理系统进行集成：这种隔断造成生产过程不透明，生产进度、在制品状况、设备利用状况等关键数据不能到达管理层，增加了过程管理和生产决策的复杂性。

制造过程信息的真实性差：现场数据信息过多依赖人机交互界面通过人工录入，增加了出错的机率。

制造过程信息的实时性低：作业任务随市场需求的频繁调整变化，不利于制造过程信息的实时采集，再加上制造过程信息交互的速度和效率低下，造成企业对市场变化的响应速度慢。

企业设计层和管理层到车间层特别是车间设备层的信息采集困难，一方面车间设备层的重要信息难于采集和上传，无法达到对生产过程的监控。另一方面上层系统难以深入到车间和设备层，从而影响管理信息系统的准确运行，使动态信息成为脱离实际的无源之水难于及时下达，从而使整个企业信息化难以产生更大的效益。

上述特点反映了制造车间迫切需要对制造过程进行信息化的数据采集管理，从而建立一个完整高效的离散制造车间数据采集及其分析处理系统是实现离散车间信息化的基础。数据采集及其分析处理系统的主要功能就是将车间的各种离散数据完整实时的采集到车间数据库中，并进行初步的分析处理，将车间生产的信息实时准确的反馈到车间的管理层，加强管理人员对车间生产现场的监控和管理，并为企业管理人员制定生产计划提供依据。

华磊迅拓科技专业提供SCADA数据采集监控系统，OrBit-SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition）系统是"制造业物联网信息总线"的具体实现，它包含两个层次的含义：一是分步式的实时数据采集系统，即工业通讯与控制的PC上位机系统 ；另一个是生产现场的场景建模和显示系统。

在尝试应对收集和分析大数据的挑战时，小型企业可能会觉得自己陷入了困境。不过，即使财富500强的IT预算比小企业过去的十年的收入还要多，小企业也不会被这些大公司远远地甩在后面。

而目前小企业利用大数据的机会从来没有这么好。多家企业已经在SaaS(软件即服务)平台上推出了大型数据收集和分析工具。这意味着小企业不需要投资昂贵的硬件，聘请昂贵的数据专家，然后自行部署复杂的算法。

但即使是SaaS大数据平台，企业仍然需要高质量的数据来帮助达成数据驱动的决策。再次，深吸一口气。虽然很多企业收集了大量的数据，但必须认识到要让信息能够为未来的分析进行正确分类。

1.交易数据

数据存储中最重要的一件事是场景数据。这些是包含多个变量的数据点。当顾客为你支付货物和服务时，企业需要知道：

他们消费了多少他们购买了什么他们什么时候购买什么促销或优惠券促使他们购买他们是如何支付的。如果企业部署了正确的POS软件，将能够自动将这些信息存储在CRM(客户关系管理)软件中。虽然存储客户支付细节有些不当，但是为了方便支付处理，除了在加密的数据库中，企业可以创建一个详细的非支付工具交易数据库，以便将来进行挖掘。

2.店内运营监控

大数据分析正在改变零售商经营店铺的方式。随着企业采用部署运动传感器的安全系统，可以跟踪客户在整个商店中移动的位置。企业将无法确定哪个客户的身份，但是企业能够了解每个部门有多少客户购物。

这些数据可以用来创建可以指导员工选择的趋势。对于没有部署特定人员的小型商店，需要的只是门口的柜台。

3.在线营销分析

当客户访问企业商店的网站时，谷歌分析应该能够为每位访客提供人口统计数据。这些信息可以帮助指导企业如何准备营销活动，以及网站的哪些方面最受关注。

网站热点图可以帮助企业了解网站上每个网页的哪些部分有着最多的鼠标者，强大的Facebook营销工具可以帮助企业向读者反映当前的关注点。

可以从网上与企业的品牌互动收集的数据量几乎是无限的。企业明智的做法是指导在线营销团队安装和定制插件和程序，将这些数据收集并存储在安全的地方供将来分析是明智之举。

4.客户回报计划

有没有想过为什么大型超市愿意给顾客提供折扣，只需要输入其电话号码或扫描奖励卡?因为客户购物档案对他们很有价值。根据其地址和消费习惯，他们可以估计顾客的年收入。

商家需要为自己的客户创建一个奖励计划。奖励计划将通过鼓励重复购物来提高商家的整体销售额。此外，还可以获取客户级别的数据，了解客户的购买方式、时间和内容。如果商家可以与电子商务网站同步，就可以获得额外的点数，以便在网上或在网上进行最终购买之前了解客户浏览商品的更多数据。

5.第三方促销

企业可以创建多个第三方忠诚计划，并与自己的个人会员计划配合使用。例如，Shopkick在进入商店时会以积分奖励购物者，拍摄赞助产品的照片，并使用链接的借记卡或信用卡来完成参与商店的购物。

首先，许多企业这些类型的节目愿意支付费用，以促进他们的商店和产品的销售。其次，所有这些数据都可以从管理移动应用程序的公司购买，这些数据将包括参与该计划的每家商店的旅行习惯和购买习惯。

这种数据可以帮助商家更好地分析未来的促销活动和捆绑优惠。

个性化是最终目标

当企业开始建立一个客户档案时，其营销团队深入到统计数据中是很重要的。企业对客户了解得越多，其个性化推广就越有效。采用电子邮件推销，以及采用标准化的线上和线下促销现在很难有更好的效果。

当客户感觉正在谈论自己的独特需求时，企业将体验到消费水平、购买频率，以及整体客户价值的巨大增长。这将有助于将投资于大数据收集和分析工具的成本分摊到大量的客户交易中，从而创建一个数据驱动的指导系统。

总之，各种规模的商店和企业可以采集大量数据。而得益于大数据SaaS平台，企业不再需要拥有内部数据收集和分析团队。通过配置现代POS软件来收集客户的非财务数据，可以将这些数据与所有其他数据源相关联。

随着客户与厂商进行互动，从研究到最终购买，企业将深入了解如何提供个性化的报价，这是产生客户忠诚度的关键因素。随着企业的发展与所观察到的市场需求进行对话，将发现扩展或将企业的产品和服务集中在对赢利产生最大影响的机会。

来源：互联网

1787年第一架纺织机的出现，第一次工业革命正式拉开序幕。随着蒸汽驱动机械制造设备的出现，人类进入机械时代。

火车喷出的浓烟在英格兰风景如画的旷野中升起，19世纪末至20世纪初，第二次工业革命将人类带入自动化世界。

从20世纪四五十年代以来，原子能、电子计算机、微电子技术、航天技术等领域取得重大突破，第三次的工业革命到来，世界格局发生重组改变。

现在，工业4.0已经到来，第四次工业革命的目标是工厂智能化，是基于信息融合，大数据、物联网等实现智能制造。

工业4.0离你的企业实务有多远？智能信息化究竟会给你的企业带来什么样的影响？

比如，制造企业在进行数据采集和处理时经常会遇到类似的问题：

数据采集效率低；例如：采购收货采用的是打印送货单的方式收货。数据采集耗时长；例如：从到货点收到数据录入系统耗时长。数据处理不智能；例如：库存不足时系统不会自动预警或者智能性的自动转采购订单。

制造企业只有软硬件完美结合，用智能信息化系统结合智能硬件设备，最终才能实现工厂智能化。

采购入库通过扫描送货单上的二维码或者条形码，采集送货单号后匹配后台的采购订单信息，自动抓取采购单信息进行数量确认收货，保存后实时上传后台。生产领料生产领料时，可实时查看现有库存及库位，通过扫描库位上的二维码或者条形码进行智能领料。生产入库生产完成后，录入物料信息自动带出库位信息，将货物移转到仓库后扫描库位上的二维码或者条形码进行智能入库。销售出货销售出货时，通过扫描库位上的二维码或者条形码进行物料及数量的匹配后，进行智能出库。盘点仓库盘点时，采用PDA的方式扫描库位上的二维码或者条形码进行快速盘点。简易报工扫描制令单上的二维码，自动带出工序讯息后维护数量，轻松完成报工。简便追溯客户发现品质疑问产品，用手机或二维码扫描设备扫码产品二维码，即显示该产品的生产相关信息，如：公司，生产班组、作业员、检验员、出厂日期。

经过信息化管理之后，企业数据实现快速收集以及智能处理。正如正航智能制造解决方案，帮助企业搭建智能管理平台，提升企业生产效率、提高产能、规避错误、放大管理力，通过快速，智能的工作方式帮助企业实现流程的规范化，智能化，最终实现工厂智能化。

对于大数据的理解

大多人还停留在很大的数据这一概念上

其实不然

大数据指的是存在于网络上的海量的信息碎片

通过类似云速数据挖掘这种先进的技术将其采集、整合、

从而发现隐藏于其中的关联信息

下面通过三个核心来解读什么是大数据信息采集

一、大数据营销是将所有营销行为和销售行为数据化

将这些可挖掘、整理的数据作为营销活动的核心部分

贴合需求打造符合市场及消费需求的商业模式、

二、大数据信息采集实现线上线下结合的网络营销时代

线上的营销活动不受时间空间限制

将线上数据与传统模式结合起来

打通数据库实现技术共享

将是未来营销工作的首要重点

三、大数据信息采集实现企业高效转化

大数据营销的核心意在大规模的个性化互动

指的是有针对性的传播内容

更加人性化的服务

而实现这以核心的基础就是大数据信息采集

做网络营销

不论是个人还是公司都想要实现产品的渠道拓展和推广宣传

但绝大多数的企业都不能达成想要的效果

其实原因有很多

一、想要做好网络营销

客户是王道

没有强大的客户群做后盾

网络营销的销量不过是空想罢了

当下客户渠道大多以网络大数据信息采集的方式来获取

如云速数据挖掘

通过输入行业关键字

就能一键采集指定区域的客户信息和联系方式

省时高效

二、通过客户信息

从分考虑分析目标群体的生活轨迹和习惯

来预测客户下一步的消费行为

以正确的时间正确的方式传达产品信息

从而完成营销活动

三、产品文案的策划一定要以客户需求为重点

并且简单易懂、快速吸引客户眼球

才能使转化率达到最佳