大数据发展机理，大数据发展进程

一文读懂工业大数据的脉络

一文读懂工业大数据的脉络 工业大数据不同于大数据，具有自己独特的特征。

工业大数据的本质 核心认识：工业大数据的本质是以数据形式呈现的“信息”或“知识”，而非无关联的数据。详细阐述：“信息”和“知识”在本质上相近，但“知识”在时空上具有更强的通用性和连续性。

大体上是3+3，第一个“3”是指3个层面——企业，企业上面的供应链、产业链和生态链，以及在这上面的行业管理和宏观经济。第二个“3”是指每个企业都有的3个过程——生产，使用，以及发展中的经营效益，所以，“3+3”基本上把工业大数据的脉络圈起来了。

网络通信技术 通信技术与网络技术是工业互联网的“神经脉络”。5G技术凭借高速率、低时延、大连接的特点，支持远程操控、实时监控等场景；时间敏感网络（TSN）通过精准时间同步和流量调度，确保关键数据在确定性时延内传输，满足工业控制对实时性的严苛要求。

技术革新的脉络 执行力革新 工具的发展：从石器时代到青铜器时代，再到铁器时代，人类不断发明和改进工具，以提升执行力。工业革命后，机器和生产线的出现极大地提高了生产效率。组织结构的优化：从原始社区到现代社会组织，人类通过不断优化组织结构，提高团队协作效率，形成巨大的合力推动技术进步。

如何学习“大数据”方面的知识?

1、学习大数据需要扎实的基础知识和编程能力，以及持续学习和实践的精神。通过系统学习、参与实际项目、积累经验并分享交流，可以逐步掌握大数据技术并应用于实际工作中。同时，要保持对行业的关注和热情，不断追求进步和创新。

2、掌握数据分析方法，如数据挖掘、机器学习等。数据隐私与安全：了解大数据隐私保护和安全技术，确保数据的安全性和合规性。大数据计算模式 批处理计算：掌握基于Hadoop的批处理计算模式。流计算：了解实时流数据处理技术，如spark Streaming等。图计算：掌握图数据处理和分析技术，如GraphX等。

3、大数据领域是一个快速发展的领域，新技术和新方法层出不穷。因此，持续学习和更新知识是保持竞争力的关键。可以通过参加培训课程、阅读专业书籍、关注行业动态等方式来不断更新自己的知识和技能。此外，还可以加入大数据相关的社区或论坛，与同行交流心得和经验，共同探讨大数据领域的发展趋势和挑战。

4、学习python的基础语法和常用库（如NumPy、Pandas等）。掌握Python的数据采集、数据清洗和数据分析方法。了解Python的数据可视化工具（如Matplotlib、Seaborn等）。学习Python在大数据项目中的应用场景，如数据挖掘和机器学习。任务调度与自动化 Azkaban学习Azkaban的安装和配置方法。

大数据定义、思维方式及架构模式

分布式架构：大数据无法通过单台计算机处理，需依赖分布式计算（如hadoop、Spark）和存储（如分布式文件系统）技术。云计算：大数据与云计算密不可分，云计算提供分布式处理、数据库、存储和虚拟化技术支撑。例如，MapReduce框架可将任务分配到数千台计算机并行处理。

大数据是指通过获取、存储、分析，从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构，同时它也是一种全新的思维方式和商业模式。以下是关于大数据的详细解释：大数据的定义：广义定义：大数据是指物理世界到数字世界的映射和提炼，通过发现其中的数据特征，从而做出提升效率的决策行为。

大数据的定义为：大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据的技术架构主要包括4层堆栈式技术架构、大数据集群技术架构，以及涉及的关键技术三部分内容。4层堆栈式技术架构基础层：作为整个架构的基石，提供高度自动化、可横向扩展的存储和计算平台。它能够处理海量数据，确保数据存储的可靠性和计算的高效性，为上层提供稳定的基础支撑。

数据架构：关注数据的组织、存储、管理和使用，确保数据的准确性、一致性和安全性。应用架构：定义应用程序的结构、功能、交互和集成方式，支持企业的业务需求。技术架构：涵盖硬件、软件、网络、安全等技术基础设施，为数据和应用提供支撑。

数字经济的机理

1、数字经济的机理如下：技术层面有大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能、5G通信等新兴技术；应用层面，新零售、新制造等都是数字经济的典型代表。数字经济，作为一个内涵比较宽泛的概念，凡是直接或间接利用数据来引导资源发挥作用，推动生产力发展的经济形态都可以纳入数字经济的范畴。

2、结合网上银行、微众银行等银行业新业态，陆峰博士深入剖析了数字经济和数字化对银行业发展业态带来的全新变革。他指出，随着数字技术的广泛应用，银行业正经历着前所未有的转型和升级，传统银行业务模式正在被重塑，新的服务模式、产品形态和竞争格局正在形成。

3、在我国，数字经济规模持续扩大，占GDP的比重逐年提升，其中产业数字化部分已成为数字经济的主战场。这些数据充分表明，数字化转型已成为推动经济发展的关键要素。数字化转型之所以对企业生存和发展至关重要，是因为它能够通过变革生产方式、商业模式和产业组织方式，带来新价值增长、效率提升和敏捷性。

4、首先，数据作为信息沟通的媒介，推动了基于数据的信息透明和对称，提升了组织的综合集成水平和社会资源的综合配置效率。其次，随着区块链等技术的发展，数据已成为一种新的信用媒介，推动了基于数据的价值在线交换，提升了数字组织的价值创造能力。

5、根据金融学者邹平座公开研究成果显示，其主要研究方向集中在数字化货币、价值函数、区块链信用体系构建等数字经济领域，相关文献中未出现vndt术语的直接应用。

6、健全劳动要素市场信息设施：加强就业信息平台建设，推动数字经济与实体经济融合。通过数字转型服务能力打破市场壁垒，降低搜寻匹配成本。完善服务型制造产业政策：设立中介服务机构，提供信息咨询、技能培训等服务。遴选示范企业，建立高新产业技术创新体系，优先以创新设计赋能制造业转型。

大数据背景下业财融合的内在机理探讨

大数据背景下价值创造的机理分析：将双循环驱动和业财融合有机地集合起来，通过3个驱动的融合（战略决策循环、运营支持循环、业财融合），实现大业务和大财务真正意义的融合，进而创造企业价值。

业财融合，简而言之，是一种管理理念与实践，它要求财务人员跳出传统的财务视角，以更广阔的视野去理解和管理企业的业务活动，并最终通过财务手段来优化和指导业务管理。业财融合的背景与必要性 企业分工的弊端：企业的出现是为了解决个人无法完成或效率低下的工作，通过分工合作来提高效率。

在数字化时代，大数据的兴起为“业财融合”提供了新的契机。企业应充分利用大数据技术，实现财务数据与业务数据的深度融合。通过构建统一的数据平台，将客户订单、业务流程、财务数据等各个环节的数据进行关联和分析，从而实现对价值创造的源头和过程的跟踪与管理。