大数据应用如何开启新局面

大数据应用如何开启新局面

随着大数据应用的经济社会效应不断显现，大数据已经在市场营销、金融、交通、制造、医疗等各个领域开展试水应用，取得了一定的成果。不过，业界认为我国大数据应用仍处于初级阶段，还未形成普遍应用的局面，对大多数企业，特别是传统领域的企业而言，还未找到有效的应用模式。如何进一步普及大数据应用，通过应用带动整个产业链发展，成为当前迫切需要解决的问题之一。

大数据应用未形成燎原之势

大数据应用呈散发状，目前主要集中于互联网市场营销场景。

“目前，我国大数据应用仍处于初级阶段，《促进大数据发展行动纲要》的出台为我国大数据应用拓展起到了有力的推动作用。”工信部信息化和软件服务业司司长陈伟近日向《中国电子报》记者这样表示。他认为，大数据在电子商务领域的应用逐渐增多，成为大数据最成熟的应用模式。

京东通过建立PB级大数据平台，将每个用户在其网站上的行为数据进行记录和分析，提高与用户间的沟通效率、提升用户体验。实现了向不同用户展示不同的内容的效果，带来了10%的订单提升。比如提供给推荐搜索调用，针对不同用户属性特征、性格特点或行为习惯在他搜索或点击时展示符合该用户特点和偏好的商品，给用户以友好舒适的购买体验，能大幅提高用户的购买转化率甚至重复购买，提高用户忠诚度和用户黏性。基于用户点击数据、浏览页面信息等信息的数据模型和数据资源在经过淘宝商城的挖掘和分析之后，向用户和商家开放了查询APP。通过数据挖掘和分析为淘宝提供了定向广告投递的能力。开放查询APP则为用户和商家提供了便捷的选择服务。淘宝网还建立了“淘宝CPI”，通过采集、编制淘宝上390个类目的热门商品价格来统计CPI。

不过，研究机构中国信息通信研究院研究成果表明，大数据应用呈散发状，并没有形成燎原之势。目前主要集中于互联网的市场营销场景。尽管金融、电信、零售、制造、医疗、交通、物流、IT等行业对大数据应用表现出极大热情，但目前在媒体和各种论坛上所公开的大数据应用案例仍然非常零散，这表明大家虽然都很关注大数据，但推进实际的应用仍然存在一定的困难。唯一众多企业都推出或者采纳大数据应用的领域是基于互联网的市场营销。

另外，从技术角度看，大数据仍以初级应用为主，多数应用仍然使用传统分析流程和工具，只是扩大了数据的来源、增加了数量。中国信息通信研究院调研发现，与传统数据分析相比，新的大数据应用虽然开始使用非结构化数据，但在实际应用过程中，这些非结构化数据只是被压缩、清洗和结构化后，放入传统的ETL 和分析流程中去。另一些大数据应用通过采用云存储和云处理技术，提高了数据处理效率，从而增加了数据处理的规模，但这些应用也仍然采用原有的ETL和分析流程。缺乏应用模式上的创新，使得目前大数据应用仍停留在初级技术阶段。

陈伟也认为，目前我国数据资源建设和应用水平较低。“目前，用户普遍不重视数据资源的建设，即使有数据意识的机构也大多只重视数据的简单存储，很少针对后续应用需求进行加工整理。数据资源普遍存在质量差，标准规范缺乏，管理能力弱，数据价值难以被有效挖掘利用。”陈伟说。

与新一代信息技术集成应用势在必行

物联网、3D打印等新一代信息技术与大数据相互作用，促进应用落地。

业界认为，新一代信息技术与经济社会各领域的深度融合，引发了数据量的爆发式增长，使得数据资源成为国家重要的战略资源和核心创新要素。利用大数据分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，充分释放和利用海量数据资源中蕴含的巨大价值，推动新一代信息技术与各行业的深度耦合、交叉创新。

事实上，国家战略层面也已经意识到这个趋势。国务院正式印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，推动大数据与新一代信息技术融合发展。抓住互联网跨界融合机遇，促进大数据、物联网、云计算和3D打印技术、个性化定制等在制造业全产业链集成运用，推动制造模式变革和工业转型升级。

记者从工信部获悉，工信部将组织实施“工业和新兴产业大数据工程”，促进大数据、云计算、工业互联网、3D打印、个性化定制等的融合集成，推动制造模式变革和工业转型升级。

对于大数据与新一代信息技术集成应用，三迪时空网络科技股份有限公司董事长李培学在接受《中国电子报》记者采访时表示，以大数据为中心的3D打印分布式智能制造将是趋势。在未来的云智造平台上，任何人即使不具备建模的知识，但只要有创意，就可以和设计师沟通，设计出自己想要的三维模型，然后通过3D打印机来实现，同时，云智造平台必须能够确保设计师赢利，设计师的创造力、创意思维才能源源不断地发挥出来。有了完善的设计师平台，在人群聚集的互联网上，创新就可以得到实现，有了以3D打印机为工具的分布式制造单元，可以为周边的普通用户提供个性化定制的产品，而这一切都基于大数据。

例如，以大数据平台为基础的3D打印定制鞋是3D打印技术在垂直行业领域中的具体应用。通过对人足部特征扫描、采样，将三维数据和人员信息汇聚到数据中心，构建大数据平台，再结合3D打印定制化生产的特点和传统制造批量生产的优势，将虚拟的三维数据对象转化为实体成品。“用户可以利用大数据平台的查询检索功能，找到真正适合自己的鞋类，实现个性化定制；鞋类厂商则可以根据大数据分析，精确地定位消费群体的需求，包括特殊人群的脚型数据，将精确估算出产品的订单需求，更加精确地批量生产。定制化数据可以跟踪人们足部生长的阶段来进行调整，用户可以根据数据分析来选择不同的品牌不同的类型。”李培学表示。

PTC全球副总裁兼中国区总裁寿宇澄在接受《中国电子报》记者采访时也表示，大数据在物联网中起到至关重要的作用，相互依赖。

“在制造业一些核心技术领域，例如飞机发动机的研发，我国的研发水平要追上国际先进水平还需要一定的时间积累，但是我们若把信息化扩大到产品全生命周期尤其是重视产品出厂后的流程优化，把产品出厂前的虚拟世界和出厂后的实体世界并行发展，那么我国的制造业整体实力也能得到有效提升，而物联网恰恰能实现这一点。物联网的初衷之一就是把信息化延伸到产品全生命周期，不仅包括研发环节，还包括产品出厂后的流程。当然，物联网应用的形态也发生了变化。

以前是过程驱动模式，是以企业家的经验为主，但当企业发展到一定阶段，面临的市场环境更为复杂，企业产生的数据量更大，面对这些庞大的数据，公司管理者很难再像以前那样以事先定好的流程和经验进行处理和决策，必须要依靠机器的智能帮助人们进行大数据分析，这就需要数据驱动模式。从流程的驱动变为数据的驱动，产品出厂前以研发为主的数据只是一类数据，但当这类产品出厂后每个产品流向市场后的数据则成几何规模扩大，这就形成了大数据。这时，企业就需要对这些大量的数据进行分析，从而对公司决策进行支持。

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网际网路和物联网之间有什么区别

1、网际网路是资讯连线、虚拟连线，物联网是物物连线或者说装置、终端连线
①网际网路是虚拟互联，用网际网路技术搭建的虚拟平台或社群连线人与人或人与服务
②物联网是物物互联，用联网通讯技术或网际网路技术搭建物与物之间的系统或平台
2、举例：
①网际网路典型：微信、微博、QQ、百度、网游
②物联网典型：车联网（智慧公交、地铁等）、智慧城市、智慧电力等
3、使用技术区别：
①网际网路技术：例如网页、APP、资料库，连线技术主要是网际网路
②物联网技术：例如RF、蓝芽、WIFI、资料库、汇流排技术，连线技术区域网或专用网多一点

网际网路和物联网的区别

网际网路和物联网的区别：生态系统路径和结构完全不同、资料模型大小。

移动网际网路和网际网路的本质是基于手机和PC的线上资讯和内容推送和共享，资讯会消失也会重造，对大资料和云端计算价值有限。

物联网的本质是感知与服务，物联网的资料可交易，对于大资料和云端计算的价值巨大。

网际网路：网际网路是指将两台计算机或者是两台以上的计算机终端、客户端、服务端通过计算机资讯科技的手段互相联络起来的结果，人们可以与远在千里之外的朋友相互发送邮件、共同完成一项工作、共同娱乐。

物联网：通过装置在各类物体上的SIM卡、感测器、二维码等，经过介面与无线网路相连，给物体赋予智慧，可实现人与物体间和物体与物体间的沟通和对话。这种将物体连线起来的网路被称为“物联网”。

资料模型（Data Model）是资料特征的抽象，是资料库管理的教学形式框架。资料库系统中用以提供资讯表示和 *** 作手段的形式构架。资料模型包括资料库资料的结构部分、资料库资料的 *** 作部分和资料库资料的约束条件。

物联网和网际网路发展有一个最本质的不同点是两者
发展的驱动力
不同。互联
网发展的驱动力是
个人
，
因为，
网际网路的开放性和人人参与的理念，
网际网路的生
产者和消费者在很大程度上是重叠的，
极大地激发了以个人为核心的创造力。
而
物联网的驱动力必须是来自
企业
，
因为，
物联网的应用都是针对实物的，
而且涉
及的技术种类比较多，
在把握使用者的需求以及实现应用的多样性方面有一定的难
度。
物联网的实现首先需要改变的是企业的生产管理模式、
物流管理模式、
产品
追溯机制和整体工作效率。
实现物联网的过程，
其实是一个企业真正利用现代科
技技术进行自我突破与创新的过程。
物联网的发展推动了工业化和资讯化的结合。
从某种意义上来说网际网路是物
联网灵感的来源；
反之，
物联网的发展又进一步推动网际网路向一种更为广泛的
“
互
联
”
演进，
、
这样一来，
人们不仅可以和物体
“
对话
”
，
物体和物体之间也能
“
交流
”
。
物联网的应用是虚拟的，
而物联网的应用是针对实物的。
这个差异形成了两者的
应用在
成本
上的差异。
网际网路需要购买伺服器、
处理器以及各种技术，
而物联网
针对实物的成本会稍微小一些。
物联网中系统整合商的重要性比网际网路大得多。因为物联网涉及的技术和行
业太多，行业对系统整合的要求巨大。

网际网路和物联网有区别

1、网际网路：网际网路（英语：inter），又称网际网路，或音译因特网(Inter)、英特网，是网路与网路之间所串连成的庞大网路，这些网路以一组通用的协议相连，形成逻辑上的单一巨大国际网路。通常inter泛指网际网路，而Inter则特指因特网。这种将计算机网路互相联接在一起的方法可称作“网路互联”，在这基础上发展出覆盖全世界的全球性网际网路络称网际网路，即是互相连线一起的网路结构。网际网路并不等同全球资讯网，全球资讯网只是一建基于超文字相互连结而成的全球性系统，且是网际网路所能提供的服务其中之一。
2、物联网：物联网是新一代资讯科技的重要组成部分，也是“资讯化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Inter of things（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的网际网路。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是网际网路，是在网际网路基础上的延伸和扩充套件的网路；其二，其使用者端延伸和扩充套件到了任何物品与物品之间，进行资讯交换和通讯，也就是物物相息。物联网通过智慧感知、识别技术与普适计算等通讯感知技术，广泛应用于网路的融合中，也因此被称为继计算机、网际网路之后世界资讯产业发展的第三次浪潮。物联网是网际网路的应用拓展，与其说物联网是网路，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以使用者体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。
活点定义：利用区域性网路或网际网路等通讯技术把感测器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现资讯化、远端管理控制和智慧化的网路。物联网是网际网路的延伸，它包括网际网路及网际网路上所有的资源，相容网际网路所有的应用，但物联网中所有的元素（所有的装置、资源及通讯等）都是个性化和私有化。
3、顾名思义，二者区别主要是在互联主要是建立在人与人之间的，而物联网主要是在智慧硬体物品之间的连结！

物联网和网际网路的区别在哪里

从大的范围来讲，没有网际网路，就没有物联网。物联网就是:物与物之间通过网际网路的通讯通道相互协调、控制、分析等。 如:家里的门恶意开启，那么门磁会给家庭闸道器一个开启讯号，家庭闸道器会通过网际网路发到伺服器，伺服器通过3G网或者简讯发到你手机。你手机获得讯息会立刻开启通知你远端检视，你只要一点按钮，那么又从网际网路返回到你家里的视讯监控摄像头，看到家里的状态了

1 物联网，顾名思义是物与物之间的联网。简单的说就是由物品资讯标识、感知、处理、传送4个环节组成的，利用网际网路（包括无线通讯网）的网路资源进行业务资讯的传送。
2 而网际网路其实就是利用通讯装置和线路将地理位置不同的、功能独立的多个计算机系统互连起来，以功能完善的网路软体(即网路通讯协议、资讯交换方式及网路作业系统等)实现网路中资源共享和资讯传递的系统。

网际网路和物联网的发展趋势，它们之间有什么区别

网际网路 凡是能彼此通讯的装置组成的网路就叫网际网路
网际网路包含物联网
物联网的核心和基础仍然是网际网路，是在网际网路基础上的延伸和扩充套件的网路
物联网 物品与物品之间，进行资讯交换和通讯
目前的网际网路发展前景挺不错的

物联网跟网际网路的区别？

相对于人际间交流的网际网路，物联网是物与物之间的网路。当今社会已开始出现许多“物—物”联网的应用：如装有GPS卫星定位系统的运输车辆，以及装有RFID射频识别晶片的集装箱，可以自由通过不停车收费站，在无人化码头自动完成装卸。

网际网路与物联网的区别

物联网＝网际网路+各类感测器（RFID，条码，温度感测器，溼度感测器，压力感测器，视讯感测器，位移感测器等等）

汽车新能源技术，汽车智能技术，物联网应用技术，上面这几个专业都会用到计算机网络技术，新能源技术相对来说，它的起点会稍微低一点，汽车制冷技术的话，他对维修人员的技术要求比较高，就前景来说的话，这几个专业都很好，特别是汽车智能技术。

新能源( NE）：又称非常规能源。是指传统能源之外的各种能源形式。指刚开始开发利用或正在积极研究、有待推广的能源，如太阳能、地热能、风能、海洋能、生物质能和核聚变能等。

1980年（庚申年）联合国召开的“联合国新能源和可再生能源会议”对新能源的定义为：以新技术和新材料为基础。

使传统的可再生能源得到现代化的开发和利用，用取之不尽、周而复始的可再生能源取代资源有限、对环境有污染的化石能源，重点开发太阳能、风能、生物质能、潮汐能、地热能、氢能和核能（原子能）。

大数据科学新发展展望：四大趋势不可阻挡但无论技术热点如何变换，我们能看到的是，随着行业沉下心来进行实质的落地，大数据生态也越来越细分。今天就我和大家来谈谈大数据领域的一些新变化、新趋势。就发展趋势而言，这个可以放在第一位来讲讲。多年来，数据已经在企业中不断快速积累。物联网(IoT) 更是不断加速数据的生成。对于许多企业来说，大数据的解决方案就是利用类似于开源的Apache Hadoop等技术作为基础支持，创建数据湖(DataLake)，即创建整个企业的数据管理平台，用于以本机格式存储企业的所有数据。数据湖将通过提供一个单一的数据存储库来消除信息孤岛，整个组织都可以使用该存储库来进行业务分析、数据挖掘等各种应用。当有了数据湖之后，大家会倾向于认为这东西将会成为一个全方位和万能的大数据集，例如点击流数据、物联网数据、日志数据等都会被要求进入这个湖中，而这些数据很难处理的问题却会被忽略。但是，除非你知道数据湖里具体有什么，并且能够访问到合适的数据进行分析，否则数据湖再大也没有意义。因此，最后大家都会意识到许多数据湖是表现不佳的资源，人们不知道其中存储着什么内容，如何进行访问，或者如何从这些数据中获取洞察力。但是，方便地找到想要的东西、同时管理好权限并不容易。除了数据湖以外，治理的另一个主题是以安全的、可审计的方式为任何人提供对可靠数据的便捷访问。所以，站在管理并使用好公司数据资产的角度而言，数据治理犹如公司的顶层制度和宣言一样需要被重视，并且用相应的策略、流程等来进行落实。最终目的是通过实现数据治理，来提升数据管理、确保数据质量、形成开放共享的新局面等。此外，数据治理也是决策、职能以及 *** 作流程有机组合的系统，并且人们对这些数据资产承担责任。在大多数大型企业里，大数据的采用是从少数独立项目开始的，个推也是如此：譬如这里做一点Hadoop集群，那里用一用分析工具，跑一个简单业务模型，以及意识到需要设立一些新的职位（数据科学家、首席数据官）等等。现在，业务场景越来越丰富，异质性也越来越突出，各种各样的工具在整个企业范围内得到了使用。在公司的组织范围内，集中化的“数据科学部门”正在逐渐让位于更加去中心化的组织，原因在于集中化的部门越来越走向瓶颈，也更容易造成资源的流失。这个由数据科学家、数据工程师以及数据分析师组成的群体，正日益嵌入到不同的业务部门里。因此，对于平台来说需求已经很明显了，那就是要让一切都能协作到一起来，因为大数据的成功正是建立在设立一条由技术、人以及流程组成的装配线基础之上的。因此，一些全新的协作平台类型（譬如Jupyter等）正在加快出现，引领着所谓的DataOps（与DevOps对应）领域的发展。数据科学家(DataScientist)依然是市场上炙手可热的争夺对象。但是我们在周围却很少见到这类人，哪怕是财富前1000强的公司也为无法招到更多“数据科学家”而感到困扰。而在一些组织里，数据科学部门正在从使能者演变为瓶颈。与此同时，AI的大众化以及自服务工具的蔓延使得数据科学技能有限的数据工程师，甚至是数据分析师在执行一些基本 *** 作时变得更加容易了，而这些 *** 作直到最近仍然是数据科学家的领地。在自动化工具的帮助下，企业大量的大数据工作，尤其是那些简单枯燥的工作，将由数据工程师和数据分析师进行处理，而不必麻烦有着深厚技术技能的数据科学家。当然，即便如此，数据科学家目前还不需要太过“恐惧”。在可预见的未来里，自服务工具和自动化模型将会“增强”数据科学家而不是消灭他们，会解放他们，让他们把焦点放在需要判断、创造力、社会化技能或者需要垂直行业知识的任务上，那样才能更加体现科学家的名号。大数据管理员(BDA)也对标于数据库管理员(DBA)，虽然两个英文字母只是变换了一下顺序，但是其内涵相差甚远。一个非常明显的趋势是，企业将对一个新岗位角色产生需求，即大数据管理员。DBA大家已经非常熟悉，但它与大数据时代下的数据管理员，有非常大的差别。数据管理员处于数据使用者和数据工程师之间。为了取得成功，数据管理员在进行大数据系统的维护工作之外，还必须了解数据的含义以及掌握应用于数据中的一些技术。数据管理员需要清楚整个组织内需要执行的数据分析类型，哪些数据集非常适用于这项工作，以及如何将数据从原始状态转换为数据使用者执行这项工作所需的形态和形式。数据管理员应使用像自助服务数据平台这样的系统来加快数据使用者访问基本数据集的端到端流程，而无需制作无数的数据副本。以上四个方面是数据科学在实践发展中提出的新需求，谁能在这些方面得到好的成绩，谁便会在这个大数据时代取得领先的位置。从2012年开始，几乎人人（至少是互联网界）言必称大数据，似乎不和大数据沾点边都不好意思和别人聊天。从2016年开始，大数据系统逐步开始在企业中进入部署阶段，大数据的炒作逐渐散去，随之而来的是应用的蓬勃发展期，一些代表成熟技术的标志性IPO在国内外资本市场也不断出现。转眼间，大数据几年前经历的泡沫正在无可争议地转移到人工智能身上。可以说，在过去的一年，AI所经历的共同意识“大爆炸”与当年的大数据相比，有过之而无不及。最近风口又转移到区块链上了，某种程度上也成为业内人士焦虑的一种诱因了。

创新是有规律可循的，人们经过学习和训练会使创造力获得迅速提高，创造潜能得到有效开发。这对于我们提高技术创新效率、创新水平、创新成果的产业化极为有益。
组合法 ：
组合创新是很重要的创新方法。有一部分创造学研究者甚至认为，所谓创新就是将人们认为不能组合在一起的东西组合到一起。日本创造学家菊池诚博士说过：“我认为搞发明有两条路，第一条是全新的发现，第二条是把已知其原理的事实进行组合。”近年来也有人曾经预言，“组合”代表着技术发展的趋势。总的来说，组合是任意的，各种各样的事物要素都可以进行组合。例如，不同的物品可以进行组合，不同的材料可以进得组合，不同领域不同性能的东西也可以进行组合；两种事物可以进行组合，多种事物也可以进行组合；可以是简单的联合，也可以是结合或混合。
类比法 ：
所谓类比发明法，就是一种确定两个以上事物并寻找同异关系的思维方法。即根据一定的标准尺度，把与此有联系的几个相关事物（这既可是同类事物，也可是不同类事物）加以对照，把握住事物的内在联系进行创造。 类比方法，在人们的日常生活中也是常常运用到的。比如，为了买一样称心如意的商品，常要跑几个商店，从商品的价格、功能状况、使用价值和经久耐用的程度等方面进行比较，然后确定是否买下。但是，这不是类比发明，因为他没有创造，只是在同类产品中挑选好一点的，与我们讲的类比发明法是不同的，这里要求的是在类比中有新的创造。类比法是一种富有创造性的发明方法，人们对各种不同的事物进行类比，从类比中不断地产生出新的创造设想，获取更多的创造成果。
联想法 ：联想发明法是依据人的心理联想而发明的一种创造方法。那么，样想是什么呢？普通心理学认为，联想就是由一事物想到另一事物的心理现象。这种心理现象不公在人的心理活动中占据重要地位，而且在回忆、推理、创造的过程中也起着重要的作用。许多新的创造都来自于人们的联想。
联想可以在特定的对象中进行，也可在特定的空间中进行，还可以进行无限的自由联想。而且，这些联想都可以产生出新的创造性设想，获得创造的成功。我们还可从联想的不同类型，发现不同的联想方法，去进行发现、发明和创造。

未来人们的工作方式

未来人们的工作方式，随着科技的发展人们的工作和生活方式正在发生变化，一些调研机构预计，在许多行业领域，当前的工作和职位在未来可能将不复存在。那未来人们的工作方式是怎样的呢

未来人们的工作方式1

1、流动性职位

在组织中，工作岗位可能将更具流动性，严格的组织结构图将不再适用，取而代之的是基于项目的团队。这对上世纪90年代之后出生的Z一代员工尤其有吸引力，因为75%的Z一代员工对于身兼数职的工作比较感兴趣。随着“零工经济”的兴起和发展，越来越多的专业人员成为承包商或自由职业者，并随时开始下一个项目的工作。

2、工作地点更加分散

由于移动通信技术的应用以及随时可用的互联网接入，远程工作已经十分普遍。员工更加自由地选择工作地点，不需要在企业的办公室中工作。

3、工作动力

员工需要的不仅仅是薪酬，还有工作的动力。许多人希望在具有一定的使命和目标的企业中工作，并获得不同的激励措施，例如个人发展机会、最新的科技设备，在任何地方工工作等。

4、终身学习

员工不仅需要学习新技能，还将在其职业生涯中终身学习。科技的进步将继续创造新的工作岗位，因此每个人都需要在职业生涯中调整和提高自己的技能。

5、科技将加强人类的工作

人工智能算法和智能机器将成为人类的合作者。工作人员需要提高舒适度和接受度，以便人类和机器如何使用最佳的工作方式进行协作。

如何为未来的工作做好准备

尽管人们无法预测未来将要发生的变化，但还是可以为这些变化做好准备。

与其相信“机器人将接管所有的工作”这样的世界末日预言，不如更乐观地面对，因为人类在从事需要创造力、想象力、社交能力、情感智力以及激情的工作时具有更多的机会。

员工需要采取行动并参与终身学习，继续获取新技能。此外，人们还需要开创自己的职业发展之路。而按照原有发展轨迹在组织按部就班工作的日子已经一去不复返了。人们需要多元化的工作经验，追求具有激情的工作机会，这种转变将提供更多潜力。

对于企业雇主来说，需要思考如何招聘和雇用新员工，审查应聘者的工作潜力，并评估不会很快实现自动化的技能，其中包括情商、批判性思维、创造力，以及解决问题的能力。

此外，企业需要调整业务运营的另一种方式是创建一种尊重终身学习的结构和文化，并崇尚技术创新和创造力。企业雇主需要提供更多的福利和激励计划，吸引最优秀的人才。

虽然未来的变化难以确定，但对很多人来说，可能将与人工智能和机器人一起工作。如果没有适应当今的变化，那么很难满足未来的工作需求。

未来人们的工作方式2

1、让人们路途中的交通更加快捷

人们约有15%的交流时间花费在路上，约有17%的燃料消耗在等待红灯的过程中。道路上的传感器、交通视频摄像头以及道路的中央分隔带都将影响着汽车与驾驶员的“谈话”方式。通过监控行驶速度、交通信号灯、事故以及当前的路况等信息，编入程序的汽车，甚至是道路都将给驾驶员的移动设备发去最有效的行驶路线，从而减少交通时间，节省燃料，并让人们出行更安全。

2、预测产品的稳定性

在产品出货之后，买方与卖方之间的互动往往就会减少，如果双方没有新的交易或产品出现问题，那么买方与卖方之间的交流也几乎没有。预测技术能够监控产品的“稳定性”，从而在问题出现之前就能够及时地发现问题。在倡导消费者为先的时代，一家公司如果掌握了预测产品性能的监控技术，那将意味着这家公司将能够让消费者感到满意，并避免问题的出现。

3、创建更多的工作职位

数字朝代已经开创了IT工作职位的新时代。随着物联网的兴起，云和大数据相关的工作也越来越专业化。市场研究机构Gartner去年就发布报告称，首席数码官（CDO）的数量正在不断上升。Gartner还预测称，到2015年时，约有25%的公司将设立这样的工作职位，以此来管理公司数字，在这样的形势之下，数据专家也将成为公司的重要资产。在获得了大数据和分析的价值之后，人们也将开始看到更多的首席数据科学家、分析师、甚至是客户满意官员等相关的工作职位，甚至还会出现我们目前还没有想到的职位。

4、提供工作能力

社交媒体的崛起已经为人们的交流和团队协作开创了新的时代。像Box、Skype、Jive和Facebook等有价值的社交工具已经吸引了下一代工人的关注。视频交流和图像交流等也将节省人们的交流时间，同时也让这些社交工具与现代化的协调工作系统不分上下。

5、便于将非结构化数据转化成结构化数据

大数据不仅仅是“大”，而是“巨大”。大数据如果被很好地利用的话，那么将会给商业创造更多的价值，特别是在非结构化数据转化成结构化数据之后。分析数据并将这些分析后的数据整合到有用的信息之后，这些数据将会提供消费者、产品行为、市场状况、员工生产力以及更多的相关有用信息。

6、更利于环境保护

如今，感应器已经在一些办公大楼和家庭内运行，但展望未来，这种感应器将成为现代建筑基础设施的必需品。随着用户在房间或卧室内的移动，安装后的动作感应器也将能够按照用户需求打开或关闭灯光设施、加热器、空调、咖啡机和电视机等设备。这些感应器如今已经整合到盲人设备之中，并利用温度和光线等决定打开和关闭相关设备的时长。最终，这种感应器很好地帮助人们节能，节省资金并保护了环境。

7、更好地定位

物联网让位置追踪服务更加简捷。目前，手机、汽车甚至是医院内的联网设备都能够被定位，从而节省有价值的资源。诸多公司将能够很快地追踪他们业务的每一个细节，包括从库存到订单履约情况等，并根据这些位置信息来部署现场服务和员工。工具、工厂和汽车都将能够连接基于位置技术的网络之中，从而让整个链条更加有效。

8、更加智能化的沟通与服务

即使是水冷却机也能够连接到物联网，从而更好地让人们利用更多的时间。例如，水冷却机（或咖啡机、快餐店等）都能够更加智能化的记忆用户的个人偏好，并根据声音和动作激活技术提供相应的服务，甚至是按照用户的需求传递饮料，而不需要用户等候。

9、改变医生工作方式

物联网正在改变医生的工作方式、病人的体验以及整个医患关系。如今，病人的病情必须经过医生当面确诊后才能作出评估。将来，物联网将能够让医生直接读到病人身体相关的数据信息，从而让医生远程实时的掌握病人的信息。

10、根据天气状况安排工作

如今，天气预报主要依赖一些卫星和地面天气监测的结果而进行。将来，大量的感应器将会整合到不同的设备之中，以及空中和地面的数据接受站。使用大数据分析来更好地预测地球状况，将有利于人们更加熟练准确的掌握天气状况和气候变化情况，这样将能够进行更加准确的天气预报，从而让人们更好的规划一周的工作。从全球范围来看，物联网将意味着人们能够更加准确地预测气候变化趋势和自然灾害情况。

未来人们的工作方式3

1、永久灵活的未来

罗杰斯说：“很明显，现阶段在COVID-19之后，将以全新的重要性来重视远程工作。” “需要在平台和技术上进行投资，以最大程度地提高这种新模式的效率。这将是一个重要的，永久的，向更远程工作的过渡，即使COVID-19获批，这种新的常态也将因恐惧而得以维持。下一场大流行”。

Aruba首席营销官克里斯·科祖普表示，并非所有组织都将处于完全遥不可及的状态，但是大多数组织将更加灵活。

“组织和企业将表现出更大的灵活性，为员工提供更广泛的工作环境和方案；例如，以前拥有严格的面对面工作场所文化的公司可能会放宽他们的要求，并允许员工灵活地在需要时在家中工作。”克里斯说。

克里斯补充说：“我们肯定会看到态度和工作场所文化的一些变化，最终将导致组织变得更加灵活并适应不同的工作风格。”

罗杰斯说，基于办公室的环境不再具有刚性，尤其对于年轻的一代而言。

2、优先考虑工作与生活的平衡

虽然在家工作既方便又舒适，但是专业人员很难分开家和工作生活。

罗杰斯说：“随着远程工作成为一种新的规范，以及如上所述的这种新范例的预期的“粘性”，平衡可访问性与“永远在线”（自我施加或以其他方式施加）的压力将是一个挑战。

罗杰斯补充说：“尽管有最好的建议，但这是一种博学的技能，没有千篇一律的解决方案。鉴于职业压力，社会和家庭需求，理想等，人们需要找出最适合自己的方法。” 。“组织将需要提供工具和培训来应对这些压力，但是个人水平仍然需要学习。”

近6％的美国劳动力表示沮丧，导致生产力损失510亿美元。杰克逊说，主要原因之一是父母在内的专业人士感到自己不在家与孩子在一起。

希望从家中上班不仅可以减轻通勤到办公室的身体负担，还可以帮助改善心理状况。

3、迈向敏捷工作

罗杰斯说，随着团队之间越来越分散地进行远程工作，许多团队将开始与其他员工进行协作，特别是因为在线协作工具使连接更加容易。

戴克森说：“我们看到敏捷工作领域的另一趋势，该趋势已从软件开发扩展到运营，市场营销，财务和其他方面，并具有自组织团队的概念。”

戴克森指出：“围绕产品团队或销售团队的僵化结构已经发生了变化。” “越来越多的组织中来自不同学科的人或聚集在一起解决问题，而不是代表业务的单一部门。

他补充说：“这也增加了项目管理办公室的重要性。一旦成为IT团队的一员，就会出现许多企业PMO，以帮助管理和人员跨越多个部门的工作。”

4、员工期望值提高

罗杰斯说：“ X代和Z代对远程工作的处理方式有所不同。” “ X世代拥有更多的生活和专业经验，年轻一代可以从中学习，这将成为选择雇主的卫生因素（例如灵活性，远程工作设置，致力于工作与生活的平衡等）。”

不同的世代欣赏远程办公生活方式的各个方面，并且在寻找未来的工作时会希望拥有这些东西。

5、可持续发展趋势

杰克逊说，远程工作消除了进入办公室的精神和身体压力，但同时也对环境产生了重大影响，人们将开始注意到这一点。

杰克逊说，目前平均通勤时间为26、1分钟，大约是专业人员一周要花四个半小时的时间。

杰克逊说：“如果我们只是减少通勤，将人员减少一天，那就是减少了16％的碳足迹。” “它一天之内就可以降低很多；通过将一周内的工作时间减少到四天，能源消耗将减少20％。您可以将数学应用于整整一周，并了解为什么我们现在正呼吸着如此奇妙的空气。”

如何为这些变化做准备

这五个转变意义重大，因此公司要想生存就必须为即将到来的变化做准备。

克里斯表示：“组织确保业务连续性的方法之一是拥有牢固的网络基础架构，以使其员工在远程工作时保持连接并保持生产力。”

克里斯补充说：“这意味着拥有确保员工访问公司资源和应用程序的系统和工具，就像在办公室工作一样。”

“体验应该是一致的，无缝的和安全的，这就是为什么实施基于现代云原生原理构建的，可以与同类最佳解决方案一起运行的网络如此重要，坦率地说，这是为任何解决方案做准备的关键部分破坏的类型，无论是自然灾害还是公共卫生危机，”他补充说。

新一轮产业变革建立在信息技术、人工智能、物联网、大数据以及互联网等各种现代信息技术的深度融合的基础上。这种深度融合为企业和组织提供了无限的智慧和创造力，推动了传统制造业向数字化、智能化、服务化转型。同时，这种深度融合还为人类带来了更加丰富和多元的生活体验，推动了社会的发展和进步。对于企业和组织而言，这种深度融合是实现“智能制造”的关键，可以提高生产效率、减少人为错误、精简流程等。同时，个人和社会也可以从中获益，例如，智能家居和智慧城市等，为人们提供更加便利的服务，创造更加舒适和便捷的生活。

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