來源：重慶數(shù)鋒科技有限公司 發(fā)布時(shí)間：2018-07-14 21:39:54

我們知道：

1. 第一次工業(yè)革命以煤炭為基礎(chǔ)，蒸汽機(jī)和印刷術(shù)為標(biāo)志，
   
2. 第二次工業(yè)革命以石油為基礎(chǔ)，內(nèi)燃機(jī)和電信技術(shù)為標(biāo)志，
   
3. 第三次工業(yè)革命以核能基礎(chǔ)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為標(biāo)志，
   
4. 第四次工業(yè)革命以可再生能源為基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)和內(nèi)容作為互聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)為標(biāo)志。
   

一、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來，根據(jù)IDC和Mckinsey的大數(shù)據(jù)研究報(bào)告。大數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)價(jià)值的方法主要分為四種：

1. 顧客群體細(xì)分，然后對(duì)每個(gè)群體量體裁衣般地采取獨(dú)特的行動(dòng)。
   
2. 模擬實(shí)際環(huán)境，發(fā)掘新的需求同時(shí)提高投入的回報(bào)率。
   
3. 加強(qiáng)各部門聯(lián)系，提高整個(gè)管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的投入回報(bào)率。
   
4. 發(fā)現(xiàn)隱藏線索，進(jìn)行產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新。
   

Mckinsey列出了各個(gè)行業(yè)利用大數(shù)據(jù)價(jià)值的難易度以及發(fā)展?jié)摿Α！禕ig data: The next frontier for innovation, competition, and productivity》（后有下載鏈接）

所以從理論上來看：所有產(chǎn)業(yè)都會(huì)從大數(shù)據(jù)的發(fā)展中受益。而由于數(shù)據(jù)缺乏以及從業(yè)人員本身的原因，第一、第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度相對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)來說會(huì)遲緩一些。

1985年，我國國家統(tǒng)計(jì)局明確地把我國產(chǎn)業(yè)劃分為三大產(chǎn)業(yè)：

1. 農(nóng)業(yè)（包括林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)等）定為第一產(chǎn)業(yè)。
   
2. 工業(yè)（包括采掘業(yè)、制造業(yè)、自來水、電力、蒸汽、煤氣）和建筑業(yè)定為第二產(chǎn)業(yè)。
   
3. 把第一、二產(chǎn)業(yè)以外的各行業(yè)定為第三產(chǎn)業(yè)。
   

第三產(chǎn)業(yè)即除第一、第二產(chǎn)業(yè)以外的向全社會(huì)提供各種各樣勞務(wù)的服務(wù)性行業(yè)，主要是服務(wù)業(yè)。其中第三產(chǎn)業(yè)可具體分為兩大部門：一是流通部門；二是服務(wù)部門。再細(xì)分又可分為四個(gè)層次：

1. 第一層次，流通部門。包括交通運(yùn)輸行業(yè)、郵電通訊行業(yè)、物資供銷和倉儲(chǔ)行業(yè)。
   
2. 第二層次，為生產(chǎn)和生活服務(wù)的部門。包括金融業(yè)、商業(yè)飲食業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、地質(zhì)普查業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、公用事業(yè)、技術(shù)服務(wù)業(yè)和生活服務(wù)修理業(yè)務(wù)；
   
3. 第三層次，為提高科學(xué)文化水平和居民素質(zhì)服務(wù)的部門。包括教育文化、廣播電視事業(yè)、科學(xué)研究事業(yè)、衛(wèi)生、體育和社會(huì)福利事業(yè)；
   
4. 第四層次，為社會(huì)公共需要服務(wù)的部門。包括國家機(jī)關(guān)、黨政機(jī)關(guān)、社會(huì)團(tuán)體、以及軍隊(duì)和警察公安司法機(jī)關(guān)等。
   

    我們可以看出，由于某些客觀原因，相對(duì)于第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)來說，第三產(chǎn)業(yè)憑借自身的優(yōu)勢(shì)，大多匯聚了當(dāng)前最海量的數(shù)據(jù)以及大批的科研中堅(jiān)力量。

    孟山都是一家美國的跨國農(nóng)業(yè)生物技術(shù)公司，其生產(chǎn)的旗艦產(chǎn)品抗農(nóng)達(dá)，即年年春（Roundup）是全球知名的嘉磷塞除草劑，長期占據(jù)市場(chǎng)第一個(gè)位置。該公司目前也是基因改造（GE）種子的領(lǐng)先生產(chǎn)商，占據(jù)了多種農(nóng)作物種子70%–100%的市場(chǎng)份額，而在美國本土，更占有整個(gè)市場(chǎng)的90%。已經(jīng)統(tǒng)治了生物工程種子業(yè)務(wù)超過十年。孟山都首先發(fā)起“Green Data Revolution”運(yùn)動(dòng)，建立農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)聯(lián)盟(Open Ag Data Alliance)來統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，讓農(nóng)民不用懂“高科技”也能享受大數(shù)據(jù)的成果。典型的應(yīng)用如農(nóng)場(chǎng)設(shè)備制造商John Deere與DuPont Pioneer當(dāng)前聯(lián)合提供“決策服務(wù)(Decision Services)”，農(nóng)民只需在駕駛室里拿出平板電腦，收集種子監(jiān)視器傳來的數(shù)據(jù)，然后將其上傳給服務(wù)器，最終服務(wù)器返回化肥的配方到農(nóng)場(chǎng)拖拉機(jī)上。

The Climate Corporation為農(nóng)民提供Total Weather Insurance (TWI)——涵蓋全年各季節(jié)的天氣保險(xiǎn)項(xiàng)目。利用公司特有的數(shù)據(jù)采集與分析平臺(tái)，每天從250萬個(gè)采集點(diǎn)獲取天氣數(shù)據(jù)，并結(jié)合大量的天氣模擬、海量的植物根部構(gòu)造和土質(zhì)分析等信息對(duì)意外天氣風(fēng)險(xiǎn)做出綜合判斷，然后向農(nóng)民提供農(nóng)作物保險(xiǎn)。前不久從Google Ventures、Founders Fund等多家公司獲得超過5000萬美元的風(fēng)險(xiǎn)投資。 2013年被孟山都收購。

    大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)多是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型，具有數(shù)據(jù)量大、種類多、實(shí)時(shí)性高的特點(diǎn)。工業(yè)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的記錄以往看來主要分為兩種方法：傳統(tǒng)的紙筆和Excel電子表格記錄。這些操作起來看似簡單的數(shù)據(jù)管理方式為企業(yè)生產(chǎn)及質(zhì)量監(jiān)控埋下了巨大的隱患，也讓數(shù)據(jù)挖掘無從談起。

隨著信息化與工業(yè)化的融合發(fā)展，信息技術(shù)滲透到了工業(yè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)。例如Sensor、RFID、Barcode、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)已經(jīng)在企業(yè)中得到初步應(yīng)用，工業(yè)大數(shù)據(jù)也開始逐漸得到積累。企業(yè)中生產(chǎn)線高速運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)機(jī)器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量不亞于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)類型多是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求也更高。因此工業(yè)大數(shù)據(jù)所面臨的問題和挑戰(zhàn)很多，所以通用電氣公司（General Electric）的副總裁兼全球技術(shù)總監(jiān)William Ruh認(rèn)為相對(duì)于工業(yè)大數(shù)據(jù)來說，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（Industrial Internet）才是當(dāng)前急需的，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)本身并沒有讓信息的提取更加智能，業(yè)務(wù)比數(shù)據(jù)本身更加重要。

    又如在工業(yè)中，壓力、溫度等數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是需要語境才能理解的。燃?xì)廨啓C(jī)排氣裝置上的溫度讀數(shù)與一臺(tái)機(jī)車的內(nèi)部溫度是完全不同的。燃?xì)廨啓C(jī)改善熱敷需要使用非常復(fù)雜的算法運(yùn)行模型。在筆記本電腦上，一個(gè)典型的查詢要獲得答案一般需要三個(gè)星期。在基于大數(shù)據(jù)的分布式系統(tǒng)上發(fā)布同樣的查詢執(zhí)行一種計(jì)算只需要不到一秒鐘。

    而大數(shù)定理告訴我們，在試驗(yàn)不變的條件下，重復(fù)試驗(yàn)多次，隨機(jī)事件的頻率近似于它的概率?！坝幸?guī)律的隨機(jī)事件”在大量重復(fù)出現(xiàn)的條件下，往往呈現(xiàn)幾乎必然的統(tǒng)計(jì)特性。

舉個(gè)例子，我們向上拋一枚硬幣，硬幣落下后哪一面朝上本來是偶然的，但當(dāng)我們上拋硬幣的次數(shù)足夠多后，達(dá)到上萬次甚至幾十萬幾百萬次以后，我們就會(huì)發(fā)現(xiàn)，硬幣每一面向上的次數(shù)約占總次數(shù)的二分之一。偶然中包含著某種必然。

實(shí)驗(yàn)的重復(fù)、數(shù)據(jù)的積累讓預(yù)測(cè)未來不再是科幻電影里的讀心術(shù)。

你能獲得的數(shù)據(jù)量越大，你能挖掘到的價(jià)值就越多。

• 如果銀行能及時(shí)地了解風(fēng)險(xiǎn)，我們的經(jīng)濟(jì)將更加強(qiáng)大。
  
• 如果政府能夠降低欺詐開支，我們的稅收將更加合理。
  
• 如果醫(yī)院能夠更早發(fā)現(xiàn)疾病，我們的身體將更加健康。
  
• 如果電信公司能夠降低成本，我們的話費(fèi)將更加便宜。
• 如果交通動(dòng)態(tài)天氣能夠掌握，我們的出行將更加方便。
• 如果商場(chǎng)能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整庫存，我們的商品將更加實(shí)惠。

最終，我們都將從大數(shù)據(jù)分析中獲益。

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