物联网时代 工业大数据八大应用场景

物联网时代 工业大数据八大应用场景

工业大数据是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。

1加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

2产品故障诊断与预测

这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。

这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(M&D)中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。

3工业物联网生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

4工业供应链的分析和优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

互联网大数据营销专家罗百辉表示，工业制造企业利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。

5产品销售预测与需求管理

通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。

6生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。

7产品质量管理与分析

传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢？如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。

某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。

8工业污染与环保检测

《穹顶之下》令人印象深刻的一点是通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。

这给我们带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢？其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这些数据太分散、太专业、缺少分析、没有可视化，普通人看不懂。如果能够看懂并保持关注，大数据将成为社会监督环保的重要手段。近日百度上线《全国污染监测地图》就是一个很好的方式，结合开放的环保大数据，百度地图加入了污染检测图层，任何人都可以通过它查看全国及自己所在区域省市，所有的在环保局监控之下的排放机构(包括各类火电厂、国控工业企业和污水处理厂等)的位置信息、机构名称、排放污染源的种类，最近一次环保局公布的污染排放达标情况等。可查看距离自己最近的污染源，出现提醒，该监测点检测项目，哪些超标，超标多少倍。这些信息可以实时分享到社交媒体平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情况及个人安全健康。

工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。

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你先接上电，电流必须是低压的（要么用蓄电箱，要么连用变压器变压）。你做一个芯片，有OV和OD两种。OD挖钻头（以后就知道了）5乘5区域的矿，OD是9乘9。打开挖矿机界面，第一个放电钻，第二个放探道钻头（他从挖矿机上垂直往下挖）

探道钻头（钢锭就是精炼铁定，我习惯这样叫）

钢锭        钢锭

钢锭        钢锭

钢锭 木龙头 钢锭

界面最右放芯片。好了，在挖矿机旁边放个箱子装挖的矿，接电，OK！

通过对数据库的索引,我们还为您准备了：

我的世界工业MOD2采矿机

问：我的采矿机为什么只会往下挖一格，然后就停在哪里不动了

答：LZ你好！把中间那个电池换成兰。。。什么水晶就行了 那个是一次性电池使用就挖一格啦！

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我的世界工业mod怎么用？东西太多了看不过来 怎么

问：我的采矿机为什么只会往下挖一格，然后就停在哪里不动了

答： 第一个是主机 打开机器界面有三个位置 左面的放 钻头 省电 或者钻石钻头费电 中间的放采矿管道 右面的放 OD 或者OV OD扫描5X5的区域省电 内的铁矿OV 9X9的费电 还有最好在边上放置一个泵 在泵里放空桶碰到岩浆能才上来 最好是用岩浆发电机 基本 虽然是复制的

中经网统计数据库分析报告

一、中经网介绍 中国经济信息网（简称“中经网”）于1996年12月3日正式开通，是国家信息中心联合各地及部委信息中心组建、由中经网数据有限公司运营的，以提供经济信息为主要业务的专业性信息服务网络。

国家信息中心是国家发改委的直属事业单位，以国家经济信息系统为依托，通过加强国民经济中长期发展战略研究，宏观经济预测监测，重点、热点、难点问题的对策研究和快速反映，为宏观经济综合管理部门提供决策信息支持服务。中国经济信息网是所有经济类数据库中唯一一家有权力使用政府域名的，直接由国家信息中心主管，并承担部分政府职能的数据公司。

中经网数据有限公司（简称“中经网公司”）成立于 1996年6月，承担中经网的开发建设与维护工作，是国家信息中心的控股公司。中经网公司创始至今，一直致力于专业经济信息内容开发、信息分析及专业数据库建设，通过在线浏览、专网传送、光盘及印刷期刊等方式，为社会各界提供经济新闻、市场动态、统计数据、宏观经济研究、行业分析、金融市场、政策和法律法规等经济咨讯。

中国经济信息网物理上连接了全国150多个城市和地区的地方经济信息中心，覆盖全国并与互联网宽带连接，为互联网接入和各类大型全国性专用网络应用提供基础。 日更新量达250万汉字和150兆的视频节目，通过卫星广播、专线传送、在线浏览、E-mail 定制、光/软盘、纸介质等方式为用户提供服务。

二、数据库结构框架介绍

中经网统计数据库是由国家信息中心中经网凭借与国家发改委、国家统计局、海关总署、各行业主管部门以及其他政府部门的良好合作关系，经过长期数据积累并依托自身技术、资源优势，通过专业化加工处理组织而成的一个综合、有序的庞大经济统计数据库群。内容涵盖宏观经济、行业经济、区域经济以及世界经济等各个领域，是一个面向社会各界用户提供全面、权威、及时、准确的经济类统计数据信息的基础资料库。包括“中国经济统计数据库”和“世界经济统计数据库”两大系列，同时还特设增值栏目，提供相关信息咨询服务。

图1 中经网统计数据库界面

1、中国经济统计数据库

11宏观月度库 反映宏观经济整体运行态势的月（季）度统计数据信息库，全部指标来自国家权威统计机构，涵盖国民经济核算、财政金融、贸易、投资房产、工业交通、物价工资共 14个专题2

千多项指标内容，拥有自1990年至今的70多万条数据。该库数据精准，更新频度高，及时跟踪发布机构最新数据调整。以时间序列化特有模式实现对近 15年180多个时点数据的任意检

12行业月度库

13海关月度库

反映中国对外经济贸易状况的统计信息数据库。以中国海关统计数据

14综合年度库

15城市年度库

2、世界经济统计数据库

3、增值栏目

31数字快讯

本栏目主要提供国内外宏观、中观、微观各个层面的新闻资讯、政府公告或权威科研机构的一些研究报告。分为国内国际两部分，其中国内部分又细分为：综合经济、固定资产投资、财政金融、对外经济贸易、价格指数、人民生活、农业、工业、交通运输及邮电业、保险业、房地产投资、港澳台经济等。国际部分按地区分为：全球经济、亚太经济、欧洲经济、北美经济和拉美经济五部分。还适时提供一些权威研究人员的市场预测报告。

32宏观预测

此栏目借助中经观测视角来分析市场行情，并做出相关预测。中经观测采取图形表现的形式，对国民经济状况进行直观描述，其全部数据都来源于中经数据。中经观测内容涉及固定资产投资、商品零售额、工业生产、物价指数、金融、对外贸易、沪深股市等集中反映社会经济生活的主要领域；集中挑选了二十多项主要经济指标，以图形形式反映其月（季）度变化情况。图形分为两类：曲线图和饼图。曲线图旨在通过指标的短期波动

来反映我国经济走势。如：工业增加值指数、进出口额指数等。饼图则是针对当月统计数据来描述其结构。如，我国的主要贸易伙伴情况，我国对美国、日本、韩国、东盟及欧盟等国家或地区的进出口份额变动图。此外还提供了当期的国民经济简要评述，用户据此了解国民经济发展现状。

33中经指数

中经指数是根据短期波动理论及方法经过科学计算与处理而来的“景气指数”。分为景气动向、宏观经济、行业景气、分析预测和方法介绍五部分。

34经济地图

经济地图将所有经济指标按数值大小各分为几个阶段并在地图上用不用颜色标注，更加清晰的反映出不同国家不同地区的经济状况。

35名词解释

名词解释将所有经济指标分为若干类别，用户可以分类查看相关经济指标的定义。

三、数据库特色分析

《中经网统计数据库》是以 SQL Server 为平台、以统计数据为主要内容的统计数据库。 主要具有以下几个方面的特点：

1、系统特点

分析及行业研究提供强有力的数据支持，节省分析研究人员搜集整理数据的时间。

2、数据特点 21内容全面：指标涵盖国民经济各个方面，跟踪国民经济统计指标体系的修订，包括月度、季度、年度国内外经济数据。

22来源权威：统计数据来源于国家正规统计渠道，以国家发改委、国家统计局、海关总署、人民银行为主，兼顾各行业主管部门、各省市统计局及国家经济信息系统的统计资料。

23更新及时：统计数据在部委统计报表报出后及时更新，每月、每季、每年第一时间提供最权威的时间序列的经济运行数据。

24质量准确：在统计数据入库前、后都进行严格规范的校对检验。

25据实用：所有指标都追溯到指标统计年份起，统计数据均为满足分析长度的时间序列。

26服务专业：专业数据分析师 24 小时给予有效答复，同时对数据应用提供专家建议。

27产品灵活：基于网络化的有序的国内国际经济数据库群系统，提供方便的数据库查询以及相关的处理技术服务，用户可以根据需求定制自己所需产品，使内容组合更灵活、全面。有视频、文字、、数据、图表等多种形式。

3、查询特点 提供时间、指标、地区三个维度的组合方式及任意词检索方式；对口径、范围、调整变更及重要概念的注释和说明；数据导出 EXCEL 格式可方便外接分析软件；提供了灵活的作图工具，对所需数据指标，可自动生成饼状图、柱状图、曲线图；名词解释功能，对数据库中涉及到的指标、重要概念、计算方法都进行了说明解释。

4、专家队伍优势

中国经济信息网依托国家经济信息系统，聚集了国内研究宏观经济、行业经济、区域经济各领域的专家学者和研究机构。其中的著名经济沙龙“50人论坛”，成员为国内经济界最活跃、最有影响的一批中青年经济学家，如：吴敬琏、林毅夫、樊纲等；联合商务部国际贸易经济合作研究院等国内著名的14家经济研究院的专家设立“联合论坛”。

5、中经网缺陷

深度内容比重较少，大部分资料都是来源于其它机构，自有版权的文献比例较少。

是的

中国高技术产业统计年鉴》收集了往年我国高技术产业生产经营、研发及相关活动、固定资产投资等资料以及相关的国际比较数据，较为全面地描述了“十五”以来我国高技术产业发展的基本状况，是有关管理部门和社会各界了解我国高技术产业发展情况的主要资料工具书。本书共分五个部分。第一部分主要反映高技术产业企业的生产经营情况。第二部分主要反映高技术产业企业的研发活动、新产品开发和销售、专利、技术获取和改造、企业办研发机构等情况。第三部分主要反映高技术产业企业的固定资产投资情况。第四部分为国际比较资料，根据世界银行等国际组织公布的高技术产业统计资料整理。第五部分为附录，包括高技术产业（制造业）分类（2013）、高技术产业（制造业）统计分类目录、高技术产业（制造业）统计资料整理公布格式和主要统计指标解释。

中国工业企业数据库介绍

一、数据库简介

，中国工业企业数据库的统计是基于国家统计局进行的“规模以上工业统计报表统计”取得的资料整理而成。数据库的统计对象为规模以上工业法人企业，包括全部国有和年主营业务收入 500 万元及以上的非国有工业法人企业。与《中国统计年鉴》的工业部分和《中国工业统计年鉴》中的覆盖范围一致。区别是本数据库是企业层面的原始数据，而“年鉴”是按不同维度得到的加总数据。

截止 2007 年，共收录了中国 33 万多家工业企业，占中国工业总产值的 95%左右，覆盖了中国工业 40 多个大类、90 多个中类、600 多个小类，每个企业提供超过上百个变量，是目前国内最为全面和权威的企业层面数据。该数据库是我国经济学和管理学研究领域的重要资料，利用该数据库已有很多学者做出了非常有价值的研究成果。受数据取得难度的限制，拥有该数据库的研究机构在国内还并不多，因此该数据库在研究领域有广阔的应用前景。

全球大数据产业现状及投资前景预测

纵观国内外，大数据已经形成产业规模，并上升到国家战略层面，大数据技术和应用呈现纵深发展。面向大数据的云计算技术、大数据计算框架等不断推出，新型大数据挖掘方法和算法大量出现，大数据新模式、新业态层出不穷，传统产业开始利用大数据实现转型升级。人工智能、深度学习、工业物联网、虚拟现实、智慧城市等领域的发展推动大数据的应用普及。新兴行业、传统行业围绕数据服务体系，已经形成了传统行业数据平台、互联网数据平台及行业资讯类数据平台。以数据应用为基础的新一代数据服务企业，在促进主体行业发展的同时，同样促进了行业内中小企业的发展。

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大数据发展的产业环境分析

美国政策层面发力推动大数据应用发展。政府推出了一系列的公开数据计划，在健康、能源、气候、教育、金融、公共安全等领域开放数据和信息，促进创新的突破,从而推动经济发展。美国致力于扩大联邦数据公开范围和受用对象的范围，尤其扩大高价值数据资产，探讨如何进一步扩展收集和分析工业竞争和创新相关的数据。

为了进一步挖掘联邦政府数据的应用潜力，促进创新与社会进步，2016年1月美商务部发起了一项旨在使政府数据更加容易使用的数据易用性计划(CDUP)。5月，白宫发布《联邦大数据研发战略计划》，为未来的大数据研发列出7条战略计划，旨在建立大数据创新生态系统，加强数据分析能力，从大量、多样、实时的数据库中提取有效信息，服务于科学研究、经济增长与国家安全。2016年，美国应用大数据预测选举也引起世界关注，大数据应用开始为广大公众所关注，数据的真实性及数据安全成为关注焦点。

英国以数据共享为根本积极推动大数据平台建设。新建哈璀(Hartree)大数据中心，投资113亿英镑。新建艾伦图灵研究所，投资4200万英镑，开展大数据科学与技术的研究。投资15亿英镑建立第一个国家级老年痴呆症研究所。建立应对重大疾病新的数学研究中心。英国成立大数据战略委员会，发布《开放数据战略白皮书》，统一政府数字平台，开通政府部门开放数据通道，设立数据开放共享奖励基金，2018年还将出台“数据保护通则”的专门法规，旨在开发利用数据资源产生更大的商业价值和经济增长。

瑞典启动国家重点科研计划(NFP)大数据专项(Big Data, NFP75)。2017年正式启动，计划投入资金25亿瑞士法郎，从2017年至2020年为期4年。该专项主要分为三个板快：大数据信息技术：大数据分析基础性研究、大数据基础设施构架、数据库和计算中心;大数据相关社会及法律问题：大数据涉及对社会经济发展的影响预测(如对贸易、商务模式、人员交通及物流的影响)、个人隐私及空间的保护及相关的社会伦理和法律问题及对策等;大数据应用：对大数据在交通、健康、灾害及社会风险控制、能源转型领域的应用展开基础性研究。瑞士国家重点科研计划由瑞士联邦政府推出，目的是对关系瑞士社会经济发展全局的重要领域展开基础性研究并提出对策建议。

我国各地政府积极为大数据发展营造环境。2014年、2015年“大数据”首次写入国家《政府工作报告》。在2015年3月5日举行的两会中，李总理在政府工作报告中提到，制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。

当前，《国家大数据战略及行动纲要(2015-2025)》征求意见稿完成。国家自然基金委、科技部支持了大量大数据研究项目;北京市、上海市、天津市、重庆市、广东省、贵州省等制定了大数据发展规划，多地开始建数据产业基地，天津拟打造国家数据聚集区，与北京、河北联合建“京津冀大数据走廊”;重庆计划将大数据培育成重要战略性新兴产业，加快建设两江云计算产业园，陕西西咸新区、湖北武汉光谷、贵州贵安新区等地提出要设国家级大数据基地。

上海成立数据交易中心。2016年4月1日，上海数据交易中心挂牌成立，上海数据交易中心是经上海市人民政府批准，上海市经济和信息化委、上海市商务委联合批复成立的国有控股混合所有制企业，承担着促进商业数据流通、跨区域的机构合作和数据互联、公共数据与商业数据融合应用等工作职能。交易中心以国内领先的“技术+规则”双重架构，创新结合IKVLTP 六要素技术，采用自主知识产权的虚拟标识技术和二次加密数据配送技术，结合面向应用场景的交易规则，将在全面保障个人隐私、数据安全前提下推动数据聚合流动。

上海将围绕“资源、技术、产业、应用、安全”融合联动这一条主线，聚焦“政府治理和公共服务能力提升、经济发展方式转变”两个方面，创新“交易机构+创新基地+产业基金+发展联盟+研究中心”五位一体大数据产业链生态发展布局，力争打造国家数据科学中心、亚太数据交换中心和全球“数据经济”中心，形成集数据贸易、应用服务、先进产业为一体的大数据战略高地。

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大数据产业的行业需求预测

企业需求

传统企业的大数据转型。随着互联网化进程的不断推进，在改变了用户消费习惯的同时，众多传统企业面临了一系列必须面对的问题，其中一条核心主线就是基于已有数据的使用以及对于用户数据的采集。对于有效利用数据，很多传统企业开展了试探性的使用和分析，并逐步结合互联网平台，使数据形成闭环。地产、制造、金融企业已经在逐步建立互联网销售平台，其实平台的本身并不是去加大产品销售量，而是通过平台对传统营业网点、销售渠道的信息进行有效管理，从而建立可供判断或分析的数据之用。

更好的吸纳客户的潜在需求，更快的适应市场变化，从而带动新一轮研发的生成或变革。而此类企业的成长点，市场化性质，及企业性质将区别于传统企业，而走上新业态、新模式的道路。包括车联网、互联网金融、汽车电商、房产电商，都已经出现了苗头。对于大数据产业的发展，传统企业转型是区别于其他领域的却又独树一帜的重要组成部分。

平台企业的大数据战略。对于相对IT投入较少，IT基础较为薄弱的领域，比如零售、餐饮、服装、农业、出版等行业，企业不会去自建云计算及大数据平台，更多的则是会依靠专业化的数据服务企业或是数据服务平台来满足数据分析的需求。行业数据服务平台架构的初衷，主要是用云服务方式解决上述行业的信息化建设及运维需求。

目前上海类似的行业数据平台不少，建筑业的筑想网、医药业的安捷力等都是在行业垂直领域专业度很高的企业，而且较之通用、普适性的平台，此类平台的发展更具有和行业发展的共存性和相通性，是大数据产业发展过程中一个非常重要的组成部分。

互联网企业大数据规模化发展。互联网传媒是推动企业接触大数据服务中一个相对快速的行业，传媒由传统的单向被动模式转变成为双向互动模式，在吸引了用户群体的同时也通过定义用户肖像，来推动精准营销。精准营销使企业享受了新媒体带来的最实惠的成果，也为企业带来了一份较之传统传媒更加具体的数据分析报告。

同样在互联网领域，无论是社交平台、团购还是移动应用，在其互联网平台构建的过程中，收集、汇总、分析数据是非常重要的一个环节。通过甄别不同年龄段、性别、爱好的用户群，来精准定位推送不同的消息，而在这些精准定位的背后，则是每天几十甚至几百TB的数据增长量和分析量，可以说，有了互联网才推进了大数据产业的发展。

热点关联领域需求

金融大数据。中国金融信息服务产业存在产业链分布广、市场空间巨大的特点，但与此同时，又表现出产业集中度非常低的现状。因此，未来必将经历大量的并购整合，最终出现几家庞大的IT服务机构。传统金融服务领域的人才资源、市场能力、技术及研发方面在全国范围内都具有不可比拟的优势，产业环境、配套资源都非常成熟。

在金融信息服务产业链中，已经拥有了证券、期货、金融期货、科技技术等交易所以及钢铁、有色金属等各类生产物资交易所，拥有像安硕信息、万得资讯、金仕达、银联、普兰金融、春雨供应链等一大批具有行业代表性的龙头企业，还有一批以经尔纬为代表的掌握大数据技术及具有资源整合能力的公司。金融领域的数据库建设比较完善且都为结构化的数据，随着人工智能、深度学习等新兴技术的介入，大数据将显示出大有可为的趋势，对基于大数据分析的成果的需求也将越加旺盛。

交通大数据。一是智能交通，在交通和环境信息的基础上，实现交付跟踪，工作流程监督，和人力资源管理。在智能交通系统中，如果车辆使用了该应用，就可以监测到相关数据。智慧城市首席信息官可以使用从物联网信息库中获取运输和交通过程的信息。这将大大改善交通运输，建立服务型的支付方式，而不是简单的付款程序，如时间收费制度。

智慧城市的核心价值是根据交通数据来建立对公民有益的基础政策。智能交通也产生了很多新的商业创新。二是自动驾驶，目前GOOGLE借助大数据及车载技术和传感器,以及高级辅助驾驶系统、软件、地图数据、GPS和无线通信数据等，实现了无人驾驶，可以预见，不久的将来，大数据在自动驾驶领域的应用越来越被看好。

新媒体大数据。大数据引领的新媒体已经颠覆了国外数个传统媒体，比如停刊的美国《新闻周刊》以及德国出现战后最大的纸媒倒闭潮等。以眼球经济为基础的传统媒体展示型广告已快速向以数据为基础的网络媒体精准型广告进行转变。百视通和东方明珠的整合已经打造了全国最大的千亿级别的传媒上市公司。在电信、广电及互联网领域海量数据处理具有丰富的研发及应用经验，所用技术涵盖了分布式计算、海量数据处理、流计算、机器学习及神经网络等，重点关注于互联网广告投放技术、效果监测、目标受众行为分析及精准细分、广告智能匹配等。未来几年，新媒体大数据将越来越受到业界的追捧。

制造业大数据。利用大数据推动信息化和工业化深度融合，研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用，研发面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台，选择典型企业、重点行业、重点地区开展工业企业大数据应用项目试点，积极推动制造业网络化和智能化。最近几年，从国家到地方政府，日益重视大数据在制造业特别是高端智能制造领域的应用，例如《中国制造2025》。从这个意义上来说，大数据在制造业应该发挥的潜力巨大，释放空间和余地很大。

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大数据投资前景预判

人工智能等新兴领域价值潜力巨大

智能化领域及智慧城市建设。大数据与深度学习、人工智能交叉的领域成为资本追逐的焦点。例如日本提出建成超智能社会，实现ICT技术在全社会的深度融合应用。日本第五期科技计划提出建设SOCIETY 50(超智能社会)，基于以人工智能、物联网、大数据为代表的ICT技术，研究开发先进机器人、超级计算机、传感器、高速通信等技术，实现网络空间与现实空间高度融合的信息物理系统，运用大数据促使社会生活各领域实现高度智能化，推进经济发展与社会进步。日本超智能社会的提出，受到诸多大数据公司和风投的关注。类似，我国各地正在大力推进的智慧城市建设中的与新兴技术交叉应用的环节，大数据将有着重要的一席之地。大数据与智慧交通、绿色环保、民生安全等领域的融合，在人工智能、深度学习的带动下，大数据应用商机无限。

支撑分享经济智能平台被看好

分享经济在短时间内崛起并成为全球现象，规模和影响力都呈现出指数增长。2014年12月，普华永道发布了预测报告指出全球分享经济的规模将从2015年的150亿美元增长到2025年的3350亿美元。在全球经济努力复苏的背景下，分享经济模式的新颖性和巨大发展潜力受到各国政府的高度支持，甚至提升到了国家战略的高度。大数据、云计算、人工智能将构建支撑分享经济的智能平台，而这些平台将日益彰显其经济价值，从而能够灵活、便利、及时、安全、经济地连接不同需求的陌生人，从而在分享经济的新模式中，大数据起到了核心作用，占领核心的地位，其价值不言而喻。

SCI--Science Citation Index《科学引文索引》 - EI—Engineering Index《工程索引》 - ISTP—Index to Scientific & Technical Proceedings 《科技会议录索引》 - SCI SCI（《科学引文索引》，英文全称为Science Citation Index）是美国科学情报研究所（In stitute for Scientific Information，简称ISI）出版的一部世界著名的期刊文献检索工具，其出版形式包括印刷版期刊和光盘版及联机数据库，现在还发行了互联网上Web版数据库。 SCI收录全世界出版的数、理、化、农、林、医、生命科学、天文、地理、环境、材料、工程技术等自然科学各学科的核心期刊约3500种。ISI通过它严格的选刊标准和评估程序挑选刊源，而且每年略有增减，从而做到SCI收录的文献能全面覆盖全世界最重要和最有影响力的研究成果。ScI所谓最有影响力的研究成果，指的是报道这些成果的文献大量地被其它文献引用。为此，作为一部检索工具，SCI一反其它检索工具通过主题或分类途径检索文献的常规做法，而设置了独特的“引文索引”（Citation Index）。即通过先期的文献被当前文献的引用，来说明文献之间的相关性及先前文献对当前文献的影响力。 SCI以上做法上的特点，使得SCI不仅作为一部文献检索工具使用，而且成为科研评价和的一种依据。科研机构被SCI收录的论文总量，反映整个机构的科研、尤其是基础研究的水平；个人的论文被SCI收录的数量及被引用次数，反映他的研究能力与学术水平。 此外，ISI每年还出版JCR（《期刊引用报告》，全称Journal Citation Reports）。JCR对包括SCI收录的3500种期刊在内的4700种期刊之间的引用和被引用数据进行统计、运算，并针对每种期刊定义了影响因子（Impact Factor）等指数加以报道。一种期刊的影响因子，指的是该刊前二年发表的文献在当前年的平均被引用次数。一种刊物的影响因子越高，也即其刊载的文献被引用率越高，一方面说明这些文献报道的研究成果影响力大，另一方面也反映该刊物的学术水平高。因此，JCR以其大量的期刊统计数据及计算的影响因子等指数，而成为一种期刊评价工具。图书馆可根据JCR提供的数据制定期刊引进政策；论文作者可根据期刊的影响因子排名决定投稿方向。 EI Ei Compendex是全世界最早的工程文摘来源。Ei Compendex数据库每年新增的50万条文摘索引信息分别来自5100种工程期刊、会议文集和技术报告。Ei Compendex收录的文献涵盖了所有的工程领域，其中大约22%为会议文献，90%的文献语种是英文。　Ei公司在1992年开始收录中国期刊。1998年Ei在清华大学图书馆建立了Ei中国镜像站。 SCI、SSCI 简介 目前，在国际科学界，如何正确评价基础科学研究成果已引起越来越广泛的关注。而被SCI、SSCI收录的科技论文的多寡则被看作衡量一个国家的基础科学研究水平、科技实力和科技论文水平高低的重要评价指标。那么，究竟什么是SCI和SSCI呢？我们根据所掌握的资料，简介如下： 一、SCI简介-- SCI即《科学引文索引》(Science Citation Index），是由美国科学信息研究所（Institute for Scientific Information 简称ISI）创建的，收录文献的作者、题目、源期刊、摘要、关键词，不仅可以从文献引证的角度评估文章的学术价值，还可以迅速方便地组建研究课题的参考文献网络。SCI创刊于1961年。经过40年的发展完善，已从开始时单一的印刷型发展成为功能强大的电子化、集成化、网络化的大型多学科、综合性检索系统。-- SCI从来源期刊数量划分为SCI和SCI-E。SCI指来源刊为3500多种的SCI印刷版和SCI光盘版（SCI Compact Disc Edition, 简称SCI CDE），SCI-E（SCI Expanded）是SCI的扩展库，收录了5600多种来源期刊，可通过国际联机或因特网进行检索。SCI涵盖学科超过100个，主要涉及农业、生物及环境科学；工程技术及应用科学；医学与生命科学；物理及化学；行为科学。-- 二、SSCI简介-- SSCI即社会科学引文索引（Social Sciences Citation Index），为SCI的姊妹篇，亦由美国科学信息研究所创建，是目前世界上可以用来对不同国家和地区的社会科学论文的数量进行统计分析的大型检索工具。1999年SSCI全文收录1809种世界最重要的社会科学期刊，内容覆盖包括人类学、法律、经济、历史、地理、心理学等55个领域。收录文献类型包括：研究论文，书评，专题讨论，社论，人物自传，书信等。选择收录(Selectively Covered)期刊为1300多种。 三、SCI、SSCI交叉关系-- SSCI对其收录期刊范围的说明中明确告知该数据库中有一部分内容与SCI重复，这是因为学科之间本身有交叉，是社会科学与自然科学相结合的跨学科的研究在文献中的自然反映。 另外，SSCI从3400余种自然科学期刊中，通过计算机检索文章主题和引文后，生成一个与社会科学有关的文献目录，此目录再经ISI编委会审核，选择与社会科学密切相关的文献加入SSCI。因此SSCI也收录了相当数量的自然科学文献，二者的交叉关系更为密切。 EI简介 EI是美国《工程索引》（The Engineering Index）的简称。EI创刊于1884年，由美国工程情报公司（Engineering Information Co）出版发行。EI是工程技术领域内的一部综合性检索工具，报道内容包括：电类、自动控制类、动力、机械、仪表、材料科学、农业、生物工程、数理、医学、化工、食品、计算机、能源、地质、环境等学科。- ISTP简介 ISTP是Index to Scientific & Technical Proceedings的缩写，是美国科学情报研究所的网络数据库Web of Science Proceedings中两个数据库（ISTP和ISSHP）之一。专门收录世界各种重要的自然科学及技术方面的会议，包括一般性会议、座谈会、研究会、讨论会、发表会等的会议文献，涉及学科基本与SCI相同。 ISTP收录论文的多少与科技人员参加的重要国际学术会议多少或提交、发表论文的多少有关。我国科技人员在国外举办的国际会议上发表的论文占被收录论文总数的6444%。 在ISTP、 EI、 SCI这三大检索系统中，SCI最能反映基础学科研究水平和论文质量，该检索系统收录的科技期刊比较全面，可以说它是集中各个学科高质优秀论文的精萃，该检索系统历来成为世界科技界密切注视的中心和焦点。

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