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工业4.0中的大数据应用案例（西门子、博世）
作为工业4.0概念的提出者，德国也是第一个实践智能工广的国家。位于德国巴伐利亚州东部城市安贝格的西门子工厂就是德国政府、企业、大学以及研究机构合力研发全自动、基于互联网智能工厂的早期案例。占地10万平方米的厂房内，员工仅有1000名
　　德国安贝格西门子智能工厂　　1.应用背景　　作为概念的提出者，德国也是第一个实践智能工广的国家。位于德国巴伐利亚州东部城市安贝格的西门子工厂就是德国政府、企业、大学以及研究机构合力研发全自动、基于互联网智能工厂的早期案例。占地10万平方米的厂房内，员工仅有1000名，近千个制造单元仅通过互联网进行联络，大多数设备都在无人力操作状态下进行挑选和组装。这样的智能工厂能够让产品完全实现生产：装配线上的办成品会告诉&机器它需要什么服务&，然后机器按照这些信息自动组装出成品。其生产车间在二楼，一楼是智能的物流配送系统（其运用方式是在正常的计划配送的基础上，根据生产线的使用情况，技术人员将快要用完的物流，扫描物流号后，通过RFID自动将信息传递到中央物流区，中央物流区会自动的将相关物流准确的配送至相应的线边库，整个过程不需要人工参与，依尽信息系统全完成，相应的时问在15分仲左右）。　　2.数据源　　全自动化生产过程中产生的产品信息数据、物流号数据、各环节对接信息数据等。　　3.应用效果　　24小时的生产交货期（从工厂收到生产订单到产品生产出来后，配送到中央仓库）　　1秒钟生产1个产品；　　每年生产高达30亿件的零部件；　　实现了生产的透明化，实时在线放映生产状态报告，对生产过程的每个环节进行有效地监控。　　形成整体的集成思路，统一的数据标准，实现了多IT系统的平台集成。　　最令人惊叹的是，在安贝格工厂中，每100万件产品中，次品约为15件，可靠性达到99%，追溯性更是达到100%。这样的智能工厂能够让产品完全实观自动化生产，堪称智能工厂的典范！
责任编辑：zhangwuqiang
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*验 证 码：8大工业大数据的应用场景，带你抢先看物联网时代的工业生产-应用案例-@大数据资讯
你好，游客
8大工业大数据的应用场景，带你抢先看物联网时代的工业生产
来源：物联网智库&
　　是一个全新的概念，从字面上理解，工业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。本文将对工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
　　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。
　　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。
　　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，工业制造企业便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。
　　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。
　　总结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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参与本评论即表明您已经阅读并接受上述条款大数据的大价值：大数据五大成功应用案例深度解析-应用案例-@大数据资讯
你好，游客
大数据的大价值：大数据五大成功应用案例深度解析
来源：IT经理网&
作者：作者：Cashcow
&& & 的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手 应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。
& & 最近《中国企业家》的&大数据专题&特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：
& & 就在制作这期&大数据专题&时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的故事留下。
& & 我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的&大数据骗局&中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数 据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？
& & 这些质疑并非没有道理。
& & 中国确实没有大数据的 土壤。&差不多先生&、&大概齐&的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需要&大数据&，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其 二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给 拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的 发展并不十分成熟。
& & 即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用&框计算&来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。
& & 在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP市值已经超过西门子，成为德国市值 最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。
& & 但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托&迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆 地进入资产负债表里。
案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水
　　发挥你您的想象力，选择您认为可是的答案
　 　这里是上海城乡结合部九亭镇新华都超市的一个角落，农夫山泉的矿泉水堆头静静地摆放在这里。来自农夫山泉的业务员每天例行公事地来到这个点，拍摄10张 照片：水怎么摆放、位置有什么变化、高度如何&&这样的点每个业务员一天要跑15个，按照规定，下班之前150张照片就被传回了杭州总部。每个业务员，每 天会产生的数据量在10M，这似乎并不是个大数字。
&　　但农夫山泉全国有10000个业务员，这样每天的数据就是100G，每月为3TB。当这些图片如雪片般进入农夫山泉在杭州的机房时，这家公司的CIO胡健就会有这么一种感觉：守着一座金山，却不知道从哪里挖下第一锹。
& & 胡健想知道的问题包括：怎样摆放水堆更能促进销售？什么年龄的消费者在水堆前停留更久，他们一次购买的量多大？气温的变化让购买行为发生了哪些改变？竞争对手的新包装对销售产生了怎样的影响？不少问题目前也可以回答，但它们更多是基于经验，而不是基于数据。
& & 从2008年开始，业务员拍摄的照片就这么被收集起来，如果按照数据的属性来分类，&图片&属于典型的非关系型数据，还包括视频、音频等。要系统地 对非 关系型数据进行分析是胡健设想的下一步计划，这是农夫山泉在&大数据时代&必须迈出的步骤。如果超市、金融公司与农夫山泉有某种渠道来分享信息，如果类似 图像、视频和音频资料可以系统分析，如果人的位置有更多的方式可以被监测到，那么摊开在胡健面前的就是一幅基于人消费行为的画卷，而描绘画卷的是一组组复 杂的&0、1、1、0&。
& & SAP全球执行副总裁、中国研究院院长孙小群接受《中国企业家》采访时表示，企业对于数据的挖掘使用分三个阶 段，&一开始是把数据变得透明，让大家看到数据，能够看到数据越来越多；第二步是可以提问题，可以形成互动，很多支持的工具来帮我们做出实时分析；而 3.0时代，信息流来指导物流和资金流，现在数据要告诉我们未来，告诉我们往什么地方走。&
& & SAP从2003年开始与农夫山泉在企业管理软件ERP方面进行合作。彼时，农夫山泉仅仅是一个软件采购和使用者，而SAP还是服务商的角色。
& & 而等到2011年6月，SAP和农夫山泉开始共同开发基于&饮用水&这个产业形态中，运输环境的数据场景。
& & 关于运输的数据场景到底有多重要呢？将自己定位成&大自然搬运工&的农夫山泉，在全国有十多个水源地。农夫山泉把水灌装、配送、上架，一瓶超市售价 2元 的550ml饮用水，其中3毛钱花在了运输上。在农夫山泉内部，有着&搬上搬下，银子哗哗&的说法。如何根据不同的变量因素来控制自己的物流成本，成为问 题的核心。
& & 基于上述场景，SAP团队和农夫山泉团队开始了场景开发，他们将很多数据纳入了进来：高速公路的收费、道路等级、天气、配送中心辐射半径、季节性变化、不同市场的售价、不同渠道的费用、各地的人力成本、甚至突发性的需求（比如某城市召开一次大型运动会）。
& & 在没有数据实时支撑时，农夫山泉在物流领域花了很多冤枉钱。比如某个小品相的产品（350ml饮用水），在某个城市的销量预测不到位时，公司以往通 常的 做法是通过大区间的调运，来弥补终端货源的不足。&华北往华南运，运到半道的时候，发现华东实际有富余，从华东调运更便宜。但很快发现对华南的预测有偏 差，华北短缺更为严重，华东开始往华北运。此时如果太湖突发一次污染事件，很可能华东又出现短缺。&
& & 这种没头苍蝇的状况让农夫山泉头疼 不已。在采购、仓储、配送这条线上，农夫山泉特别希望大数据获取解决三个顽症：首先是解决生产和销售的不平衡，准确获知该产多少，送多少；其次，让400 家办事处、30个配送中心能够纳入到体系中来，形成一个动态网状结构，而非简单的树状结构；最后，让退货、残次等问题与生产基地能够实时连接起来。
& & 也就是说，销售的最前端成为一个个神经末梢，它的任何一个痛点，在大脑这里都能快速感知到。
& & &日常运营中，我们会产生销售、市场费用、物流、生产、财务等数据，这些数据都是通过工具定时抽取到SAP BW或Oracle DM，再通过Business Object展现。&胡健表示，这个&展现&的过程长达24小时，也就是说，在24小时后，物流、资金流和信息流才能汇聚到一起，彼此关联形成一份有价值 的统计报告。当农夫山泉的每月数据积累达到3TB时，这样的速度导致农夫山泉每个月财务结算都要推迟一天。更重要的是，胡健等农夫山泉的决策者们只能依靠 数据来验证以往的决策是否正确，或者对已出现的问题作出纠正，仍旧无法预测未来。
& & 2011年，SAP推出了创新性的数据库平台SAP Hana，农夫山泉则成为全球第三个、亚洲第一个上线该系统的企业，并在当年9月宣布系统对接成功。
& & 胡健选择SAP Hana的目的只有一个，快些，再快些。采用SAP Hana后，同等数据量的计算速度从过去的24小时缩短到了0.67秒，几乎可以做到实时计算结果，这让很多不可能的事情变为了可能。
& & 这些基于饮用水行业实际情况反映到孙小群这里时，这位SAP全球研发的主要负责人非常兴奋。基于饮用水的场景，SAP并非没有案例，雀巢就是SAP 在全 球范围长期的合作伙伴。但是，欧美发达市场的整个数据采集、梳理、报告已经相当成熟，上百年的运营经验让这些企业已经能从容面对任何突发状况，他们对新数 据解决方案的渴求甚至还不如中国本土公司强烈。
& & 这对农夫山泉董事长钟目炎目炎而言，精准的管控物流成本将不再局限于已有的项目，也可以 针对未来的项目。这位董事长将手指放在一台平板电脑显示的中国地图上，随着手指的移动，建立一个物流配送中心的成本随之显示出来。数据在不断飞快地变化， 好像手指移动产生的数字涟漪。
& & 以往，钟目炎目炎的执行团队也许要经过长期的考察、论证，再形成一份报告提交给董事长，给他几个备选方案，到底设在哪座城市，还要凭借经验来再做判断。但现在，起码从成本方面已经一览无遗。剩下的可能是当地政府与农夫山泉的友好程度，这些无法测量的因素。
& & 有了强大的能力做支持后，农夫山泉近年以30%-40%的年增长率，在饮用水方面快速超越了原先的三甲：娃哈哈、乐百氏和可口可乐。根据国 家统 计局公布的数据，饮用水领域的市场份额，农夫山泉、康师傅、娃哈哈、可口可乐的冰露，分别为34.8%、16.1%、14.3%、4.7%，农夫山泉几乎 是另外三家之和。对于胡健来说，下一步他希望那些业务员搜集来的图像、视频资料可以被利用起来。
& & 获益的不仅仅是农夫山泉，在农夫山泉场 景中积累的经验，SAP迅速将其复制到神州租车身上。&我们客户的车辆使用率在达到一定百分比之后出现瓶颈，这意味着还有相当比率的车辆处于空置状态，资 源尚有优化空间。通过合作创新，我们用SAP Hana为他们特制了一个算法，优化租用流程，帮助他们打破瓶颈，将车辆使用率再次提高了15%。&
案例2：阿迪达斯的&黄金罗盘&
　　发挥你您的想象力，选择您认为可是的答案
　　看着同行大多仍身陷库存泥潭，叶向阳庆幸自己选对了合作伙伴。
& & 他的厦门育泰贸易有限公司与阿迪达斯合作已有13年，旗下拥有100多家阿迪达斯门店。他说，&2008年之后，库存问题确实很严重，但我们合作解决问题，生意再次回到了正轨。&
& & 在最初降价、打折等清库存的&应急措施&结束后，基于外部环境、消费者调研和门店销售数据的收集、分析，成为了将阿迪达斯和叶向阳们引向正轨的&黄金罗盘&。
　　现在，叶向阳每天都会收集门店的销售数据，并将它们上传至阿迪达斯。收到数据后，阿迪达斯对数据做整合、分析，再用于指导经销商卖货。研究这些数据，让阿迪达斯和经销商们可以更准确了解当地消费者对商品颜色、款式、功能的偏好，同时知道什么价位的产品更容易被接受。
& & 阿迪达斯产品线丰富，过去，面对展厅里各式各样的产品，经销商很容易按个人偏好下订单。现在，阿迪达斯会用数据说话，帮助经销商选择最适合的产品。 首 先，从宏观上看，一、二线城市的消费者对品牌和时尚更为敏感，可以重点投放采用前沿科技的产品、运动经典系列的服装以及设计师合作产品系列。在低线城市， 消费者更关注产品的价值与功能，诸如纯棉制品这样高性价比的产品，在这些市场会更受欢迎。其次，阿迪达斯会参照经销商的终端数据，给予更具体的产品订购建 议。比如，阿迪达斯可能会告诉某低线市场的经销商，在其辖区，普通跑步鞋比添加了减震设备的跑鞋更好卖；至于颜色，比起红色，当地消费者更偏爱蓝色。
& & 推动这种订货方式，阿迪达斯得到了经销商们的认可。叶向阳说：&我们一起商定卖哪些产品、什么产品又会热卖。这样，我们将来就不会再遇到库存问题。&
& & 挖掘大数据，让阿迪达斯有了许多有趣的发现。同在中国南部，那里部分城市受香港风尚影响非常大；而另一些地方，消费者更愿意追随韩国潮流。同为一线 城 市，北京和上海消费趋势不同，气候是主要的原因。还有，高线城市消费者的消费品位和习惯更为成熟，当地消费者需要不同的服装以应对不同场合的需要，上班、 吃饭、喝咖啡、去夜店，需要不同风格的多套衣服，但在低线城市，一位女性往往只要有应对上班、休闲、宴请的三种不同风格的服饰就可以。两相对比，高线城 市，显然为阿迪达斯提供了更多细分市场的选择。
& & 实际上，对大数据的运用，也顺应了阿迪达斯大中华区战略转型的需要。
& & 库存危机后，阿迪达斯从&批发型&公司转为&零售驱动型&公司，它从过去只关注把产品卖给经销商，变成了将产品卖到终端消费者手中的有力推动者。而数据收集分析，恰恰能让其更好地帮助经销商提高售罄率。
& & &我们与经销商伙伴展开了更加紧密的合作，以统计到更为确切可靠的终端消费数据，有效帮助我们重新定义了产品供给组合，从而使我们在适当的时机，将 符合 消费者口味的产品投放到相应的区域市场。一方面降低了他们的库存，另一方面增加了单店销售率。卖得更多，售罄率更高，也意味着更高的利润。&阿迪达斯大中 华区董事总经理高嘉礼对大数据的应用成果颇为满意。
案例3:数据权之争
发挥你您的想象力，选择您认为可是的答案
　　拥有了数据就等于夺取了行业制高点，飞友网络科技公司CEO郑洪峰深知个中道理。
& & 最近几年，随着移动互联网的兴起，一类关于航班动态的应用程序开始出现。通过一套算法，数据工程师们将机场航班实时动态转换成直观的信息，再传递给用户，让后者能够及时了解到航班的起飞、到达、延误、取消、返航、备降等状态，从而帮助用户更高效地安排行程计划。
目前这个市场上主要有三款应用产品，分别是航班管家、飞常准和航旅纵横，飞常准正是飞友科技推 出的一款应用。三款应用中，航班管家和飞常准都是民营企 业，上线时间较早，用户数较多；航旅纵横虽然上线最晚，却是由央企中国民航信息集团（中航信）开发，大有后来居上的趋势。
& & 随着这个细分市场呈现三足鼎立的局面，一个问题浮出水面。郑洪峰向《中国企业家》直言，数据是这个行业最重要的资源。但是目前中航信垄断了大部分行业信息，使得飞常准必须通过购买和交换才能获得自己所需要的数据。
　　&我们的数据成本是非常高的。&郑洪峰告诉本刊，&气象、航班信息、空域流量等信息有些是公开发布的，有些则需要公司向空管局、机场和航空公司购买或交换。&
& & 对于郑来说，获取数据的过程就是一部血汗创业史。据其回忆，早年的各大机场、航空公司之间的数据是割裂的，为了获得准确的航班起降信息，郑洪峰和他 的团 队就去为这些政府机构、大公司提供技术支持，以此来交换所需要的数据。&我们必须放下身段，他们需要什么我们就做什么。&郑说道。因为飞常准是家小公司， 决策链条短，效率高，通过多年的积累，郑洪峰打通了部分数据通道。
& & 郑洪峰在民航系统工作近12年，其人脉和常识的积累成为飞常准的重要 优势。1999年，他创建了民航资源网。现在，这家网站是中国最大的民航门户网站。2005年，他又创办了飞友，主要为飞行旅客提供机票搜索引擎等服务。 从2008年开始，郑洪峰团队通过飞常准为用户提供航班动态服务。早期，飞常准的用户只是民航内部工作人员，很多机票代理商主动帮其推广，机场方面也常常 用飞常准的应用来安抚因飞机延误而愤怒不已的乘客，而业内资深人士也常提供很多有价值的反馈信息。郑洪峰依靠民航内部的资源维持着自己的数据来源。但郑知 道，这并不能长久。
& & 郑洪峰的故事并不是孤例。中国一家大型电子商务公司的数据挖掘专家接受本刊专访时提到，现在，越来越多的电子商务公 司需要预测非一线城市的物流状况。在这一过程中需要考虑当地交通拥堵程度和天气情况，如果当地政府可以提供这方面的相关数据，可以大大提高运作的效率。以 交通数据为例，这位数据挖掘专家使用的是百度地图和高德地图，后来，他发现不能再用了：一方面，与这样的公司合作存在商业机密问题；另一方面，由于交通数 据可能来自于这些公司的统计，失真度也是这位数据挖掘专家担心的。&我们非常希望政府能开放一些原始数据。&他继续说道，&我们也希望和领先者能平等地分 享数据权，而不是数据成本增加了二三倍。&
& & 郑洪峰和这位数据专家都担心数据垄断，希望政府公平公开地开放数据，这样的做法并非没有借 鉴。美国有一个叫做flyontime.us的网站，用户可以从这个网站上获得航班信息和天气情况，其功能与国内的航班动态应用类似。但是值得一提的是， 这个网站的数据来源是一个公开的美国政府网站data.gov。目前在上面大约有超过40万各种原始数据文件，涵盖了农业、气象、金融、就业、交通、能源 等近五十个分类。此外，data.gov还有一个地理信息的子站点，专门提供地理信息相关的数据。美国官方表示，这个网站的目的是&方便公众更便捷地获得 联邦政府数据，并通过鼓励创新来突破政府的围墙而创造性地使用这些数据。&
& & 2006年经济学家唐&泰普斯科特（Don Tapscott）在《维基经济学》中指出，人类已经进入了共享时代：&失败者创建的是网页，而胜利者创建的是生机勃勃的社区；失败者创建的是有墙的花 园，而胜利者创建的则是一个公共的场所；失败者精心守护他们的数据和软件界面，而胜利者则将资源与每个人共享。&这一理念后来被认为是网络2.0时代的核 心理念。以用户为中心，注重用户交互，让用户参与共同建设的网络2.0同样适用于政府，最近几年各国政府的一系列举措标志着政府2.0时代的到来。
& & 那么在大数据时代，中国政府做好准备了吗？
& & 参考阅读：数据解放宣言：美国政府大数据网站data.gov将开源
深藏的事实
& & 飞常准的竞争对手也遇到了相同的困境。为了拿到第一手数据，航班管家非常卖力。它与各大机场合作，间接获得自己所需要的航班起降信息。2012年6 月， 航班管家与上海虹桥机场达成协议，航班管家可以直接从虹桥机场获得信息，包括航班的延误、取消以及登机口变更等一手信息，且提供的信息均与虹桥机场同步。 可以预见，机场是其重要的数据来源。
& & 面对竞争对手的步步紧逼，郑洪峰认为，正常的商业竞争并不是飞常准所焦虑的事。&开放与竞争对我们来说是好事。&
& & 对于飞常准来说，央企中航信旗下的航旅纵横才是最大的威胁。&在一定程度上，它有垄断数据的嫌疑。&一位坚持匿名的专家说道。而面对记者的采访要 求，航 旅纵横以不便透露为由拒绝。目前，中航信拥有中国所有终端旅客详细的数据库，包括姓名、手机、消费习惯等，这是中航信最核心的资源。由于与航旅纵横母子公 司的关系，非市场化的利益输送饱受诟病。
& & 在有关民航信息的关键数据中，空域流量是影响中国航班正点率的主要原因，而这一数据掌握在空管局手里。&空管局也愿意将数据分享给航空公司、机场，甚至是一些小公司，它们这么多年也在努力，可中国有自己特殊的情况。&上述专家说道。
& & 在中国，不到30%的空域对民航开放。和其它国家相比，中国是空域管制最为严格的国家之一。&民航系统也很头疼，七成多的空域属于国家机密，所以机场、空域关闭根本无法预知，何来公开的数据？&上述专家说道。
& & 在航班信息中，准点率是非常重要的一条数据。郑洪峰以此对比中美两国差异。&在国外，像准点率这些关键数据都是由政府全部公开的，因为准点率会决定 哪家 航空公司可以获得哪些航线，是航线资源分配一个非常重要的参数。但是，在中国，这个数据却是各家公司自己搜集的。&换句话说，相关政府部门并没有掌握到第 一手的数据来源，遑论数据开放了。
& & 在石油、电信、铁路、民航等战略行业中，民航业的数据开放远远走在了其它行业的前头。上述电子商务公司的数据专家告诉本刊，设计物流工具时，他们更愿意与民航系统合作，不仅仅是快，还因为如果找相对封闭的铁路系统要一些关键性数据，&更难，更不靠谱。&数据专家说道。
& & &有时，政府也有担心，你要数据做什么？有时他们第一反应是，&间谍&；第二反应是，你用来赚钱的，我会不会存在什么风险。&上述民航专家说。这位 民航 专家的一部分工作是为相关政府写内部报告，有时需要跟民航系统要一些关键性数据，即便如此，也免不了遭遇相关政府部门的怀疑。
& & 中国传媒大学教授沈浩认为，现在的政府网站许多都是空架子，甚至大部分网站都很少更新，内容上也只是一些公告，而之前的决策过程并没有反映出来；与此同时，由于中国政府缺少推动力，尚无法建立像data.gov的数据平台。
& & 另外，根据BNET学院对中国政府部门的调查分析显示，政府部门以数据分析作为决策支撑并没有形成气候，将数据分析作为核心竞争力的只占5.6%，比起美国和英国等政府开源力度差距巨大。
& & 此项调查的负责人，BNET商业英才网副总编周安利认为：政府部门依然缺乏对大数据的真正、全面的认识。在挖掘信息系统价值方面，数据分析也受制于 管理 体制和职能制约，及长期传统管理积累的习惯，业务驱动力不足，绩效考核不配套。所以中国政府部门对大数据可能产生的价值，以及如何利用数据分析实现政府的 科学决策依然有相当长的距离要走。
数字生产力
& & 如今，飞常准已经拥有300万月活跃用户，覆盖1万个国内航班，5万个国际航班。郑洪峰直言，飞常准的优势和主要收入来源就是利用大数据技术对数据进行收 集、分析和加工。比如利用获得的收据，飞常准可以帮助保险公司制定航班延误保险，而这些都是政府和保险公司以前无法完成的。
& & 以前，航班 延误险存在一个问题，就是保险公司让用户去举证，用户必须有各种各样的纸质证明才能从保险公司拿到赔偿，而赔偿金额往往只有两三百块钱，因此用户都不愿意 买这个险。&而现在，航班一落地，通过我们的数据和服务，保险公司就知道是否超过保险阀值，没超过的，用户可以直接从保险公司拿到钱，过程非常简单。&郑 说道。与保险公司的合作，郑洪峰得到的回报是收取一小部分服务佣金。
& & 数据开放不仅可以让小公司受益，而且可以让政府更加透明、负责任。 美国政府前助理信息官、纽约大学法学院教授贝丝&诺维克（Beth Noveck）在她的《维基政府&&运用互联网技术提高政府管理能力》一书中阐述了如何在数字化背景下，运用网络和大数据建立民主和高效的政府。&数据开 放可以让体制内外的人一起参与进来，解决政府无法完成以及棘手的问题。&诺维克告诉《中国企业家》。
& & 诺维克以感染率数据为例说明开放数 据的作用。美国的医疗部门搜集了全美几乎所有医院的感染率，但是政府并没有足够的能力把这些数据转化为有价值的信息。可是，当这些数据被放在 data.gov网站上以后，微软和谷歌却能够运用自己强大的技术能力制作了一幅数据地图。不管是研究机构或者是普通患者都能运用搜索引擎查找任何一家医 院的感染率来决定是否住院。
& & 而在中国互联网领域，此前受到虚假广告质疑的百度也开始与相关政府部门合作，利用后者的数据进行网络打假。 百度相关负责人告诉《中国企业家》，以前百度需要从2000亿网页中筛查出有问题的假药网站，屏蔽虚假医疗信息非常困难，单纯依靠技术和管理手段的升级， 难以达到打击假药的最佳效果。同时，百度作为一家企业，并不具备相关监管资质，这也是百度无法进行独立打击假药的问题所在。百度曾独立打击假药，但效果十 分有限。
& & 从2010年开始，百度联合卫生部、国家药监局等多个部委部门发起&阳光行动&，打击各类互联网不良及虚假信息，之后，百度与 国家药监局正式达成战略合作，国家药监局的三大药品数据库，总计20余万个权威药品信息向百度开放，而且这些数据库将随着药监局的数据变化实时更新。用户 可以通过通俗的商品名、专业的药品名、批准文号等多个途径，在百度搜索到药品的权威信息。
& & &作为5亿网民的互联网入口，百度一直以来都希望能利用搜索入口和平台优势，与各家具有数据资源优势的政府部门、权威机构联手，让权威信息全面入驻网络。&这位负责人说道，&重要的是，数据治国，相关政府部门也获得了很好的赞誉。&
& & 中国传媒大学教授沈浩认为，虽然中国政府在2007年就发布了《政府信息公开条例》，但目前政府公布的数据大部分还是报告和报表，没有标准的格式，不能以数据的形式查到，因此也无法进行深入的分析、加工和挖掘。
& & &如果政府需要社会共享和分析这些数据，必须提供最原始的数据，这样的数据学术和商业上才能去应用它。&沈浩说，&你看data.gov的网站，在上面的联邦政府的数据库，都是以电脑可读取的格式发布的。&
& & 郑洪峰也意识到这个难题。他有时候会给相关政府、大公司提供一些数据，他力求寻找一种标准格式。而在这样的方向上，中国的一些公司也在与政府一起努力。
& & 高德软件有限公司三维应用事业部总经理赵珂告诉记者，以前的项目往往是政府立项再雇用公司去做，完成后政府拥有版权，这样导致数据市场不是市场经济 而是 投资拉动型的经济。而目前高德与地方测绘局采取的合作形式是授权模式，高德帮助政府采集数据。拥有了标准化的数据，相关政府就拥有了一个标准的基础数据 库。&这是国家测绘局比较有远见的一个举措，相信我们未来和政府这类合作会越来越多。&赵珂说。
& & 郑洪峰也相信，未来会更务实更市场化，歧视性的东西会越来越少。中国的数据会越来越开放，也会更加利用市场的机制去鼓励更多的商业用户用好航班的数据。
& & 与此同时，郑洪峰也在以不同形式回馈于给他提供数据的政府相关部门和大公司，最近，他的团队正在撰写一份报告，名为《航班正点提高率计划》。
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& (昨 11:36)
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匿名 发表于 不错的文章