? ? ? 最近公司規(guī)劃搭建一個(gè)企業(yè)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，我這所說的企業(yè)是制造業(yè)，為了完成這一任務(wù)，加快腳步研究工業(yè)大數(shù)據(jù)分析，這是一個(gè)龐大的課題，雖然我只是小小的螺絲釘，就因?yàn)檫@樣我就更有學(xué)習(xí)的動(dòng)力，在這里與大家分享一下下我最近的學(xué)習(xí)成果。

一、項(xiàng)目背景

二、市場分析

2.1 現(xiàn)狀

2019年中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模達(dá)到了6261億元，預(yù)計(jì)2023年突破萬億。

從產(chǎn)業(yè)鏈角度來看，工業(yè)制造一般分為研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、營銷服務(wù)三大區(qū)間，當(dāng)前中國工業(yè)主要業(yè)務(wù)集中于生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，形成了產(chǎn)業(yè)“低附加值陷阱”。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)支撐，賦予產(chǎn)業(yè)鏈新價(jià)值創(chuàng)造模式，利用用戶協(xié)同、技術(shù)革新，促進(jìn)對工業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)改造；鼓勵(lì)自主品牌建設(shè)、完善服務(wù)水準(zhǔn)，驅(qū)動(dòng)用戶消費(fèi)潛能；即從研發(fā)設(shè)計(jì)、營銷服務(wù)兩端向生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)滲透，實(shí)現(xiàn)價(jià)值交換創(chuàng)造，推動(dòng)效益最大化發(fā)展。

2.2 發(fā)展趨勢

市場集中度較低，需要大量的工業(yè)技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)及知識(shí)的沉淀，目前來看大型制造業(yè)在該領(lǐng)域具備優(yōu)勢，有望發(fā)展建成跨行業(yè)跨領(lǐng)域的領(lǐng)先工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。

三、目標(biāo)用戶

企業(yè)CEO、各部門高層管理者、數(shù)據(jù)分析師等人員

四、建設(shè)目標(biāo)與進(jìn)程

4.1 建設(shè)目標(biāo)

1、幫助制造業(yè)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)之上實(shí)現(xiàn)智慧互聯(lián)，如設(shè)備健康管理，產(chǎn)品全流程追溯，優(yōu)化生產(chǎn)工藝，提高良品率等，全面提升智能制造水平。

2、整合內(nèi)部生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)，結(jié)合外部市場環(huán)境數(shù)據(jù)，幫助決策者以更高更全面的視角洞察生產(chǎn)、產(chǎn)品、市場數(shù)據(jù)，提升產(chǎn)品和企業(yè)的市場競爭力。

4.2 進(jìn)程

4.1第一階段：描述性分析

結(jié)合目前的數(shù)據(jù)中臺(tái)，匯總“人財(cái)物、產(chǎn)供銷”數(shù)據(jù)報(bào)表；基于企業(yè)數(shù)據(jù)本身的相關(guān)性構(gòu)建數(shù)字化模型搭建各模塊數(shù)據(jù)模型，形成各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)看板及初級企業(yè)駕駛艙，實(shí)現(xiàn)對實(shí)際生產(chǎn)及業(yè)務(wù)過程的描述分析。

4.2第二階段：預(yù)測性分析

結(jié)合了多種高級分析功能，包括特設(shè)統(tǒng)計(jì)分析、預(yù)測性建模、數(shù)據(jù)挖掘、文本分析、優(yōu)化、實(shí)時(shí)評分、機(jī)器學(xué)習(xí)等。這些工具可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式，并超越當(dāng)前所發(fā)生的情況預(yù)測未來進(jìn)展。

4.3第三階段：規(guī)范性分析

為企業(yè)提供最佳行動(dòng)建議，幫助實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)，比如改善客戶服務(wù)、增加利潤和提升運(yùn)營效率。規(guī)范性分析解決方案使用優(yōu)化技術(shù)，通過數(shù)以百萬計(jì)的決策變量、約束和權(quán)衡來幫助解決復(fù)雜決策問題。

五、技術(shù)框架

七、構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)體系

7.2、標(biāo)簽體系建立

? ? ? 因前期數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理都已經(jīng)形成雛形，在這里就不多贅述；在這里更多涉及建立數(shù)據(jù)模型和標(biāo)簽體系。

第一步，需要設(shè)計(jì)一套滿足此需求的客戶、產(chǎn)品、供應(yīng)商、員工等標(biāo)簽；

第二步，調(diào)研客戶數(shù)據(jù)的來源，交易數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、采購數(shù)據(jù)等；

第三步，經(jīng)過前期的數(shù)據(jù)采集，進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)的構(gòu)建

7.1、數(shù)據(jù)模型的建立

? ? ? 建立數(shù)據(jù)模型一定要結(jié)合公司行業(yè)真實(shí)情況進(jìn)行，確定建模的目的。對問題或想要體現(xiàn)的數(shù)據(jù)場景進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，分析數(shù)據(jù)后選擇合適的函數(shù)模型進(jìn)行建模；完成建模后需要對模型的解進(jìn)行檢驗(yàn)或修正，最后用模型的結(jié)果來為實(shí)施過程中做決策。

建模過程：

八、應(yīng)用前端建立

九、后期規(guī)劃

1、與用戶溝通，收集數(shù)據(jù)問題；確定建模目標(biāo)，梳理標(biāo)簽數(shù)據(jù)體系。

2、數(shù)據(jù)分析，實(shí)施數(shù)據(jù)建模。

3、驗(yàn)證數(shù)據(jù)模型是否符合實(shí)際；并對數(shù)據(jù)模型檢驗(yàn)與修正。

4、數(shù)據(jù)指導(dǎo)業(yè)務(wù)的決策與執(zhí)行。