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  • 商务智能分析案例

    万次阅读 2016-05-24 17:08:41
    商务智能分析案例 商业智能分析背景及总体解决方案 企业工作内容及交付物   设计阶段 基本设计(basic engineering)或分析和平面设计(analytical and planning ) 详细设计 (detailed ...

    商务智能分析案例

    商业智能分析背景及总体解决方案

    企业工作内容及交付物

     企业工作内容及交付物

    设计阶段

    基本设计(basic engineering)或分析和平面设计(analytical and planning )

    详细设计 (detailed engineering) 或最终设计

    (finalengineering)

    设计交付物

    管道仪表流程图 (PID)

    设备计算及分析草图

    设计规格说明书

    材料选择

    请购文件

    设备布置图(分区)

    管道平面设计图(分区)

    地下管网、电气单线图

    详细配管图

    管段图(空视图)

    基础图

    结构图

    仪表设计图

    电气设计图

    设备制造图

    施工所需的其他全部文件图纸

     

     

    企业项目管理特点

     

    EPC行业项目管理的特点

    l  业主把工程的设计、采购、施工全部工作委托总承包商负责组织实施,业主只负责整体的、原则的、目标的管理和控制

     

    l  工程按照不同的分部分项工程或专收工程进行划分,形成不同的工作包

     

    l  设计、采购、施工和开车之间是合理、有序和深度交叉的,合理安排进度(Fast 采购施工Track)有利于工期的缩短

     

    l  项目各阶段必须渐进地进行,即前一阶段开车的成果要经过审核确认,才能作为下一阶段的输入(Phase Exit或者称为Phase Gate)

     

     Phase Exit或者称为Phase Gate

     

    项目一期的模块范围

     项目一期的模块范围

     

    项目一期的系统架构

     项目一期的系统架构

     

    商务智能分析实施计划与实施周期

     

    商务智能分析实施计划与实施周期

     

    商务智能分析系统架构:基于BIEE的框架进行设计

     

    商务智能分析系统架构:基于BIEE的框架进行设计

     

     

    商业智能分析实施过程与成果

     

     商业智能分析实施过程与成果

     

     

    数据建模方法

     

     数据建模方法

     

    逻辑模型建模流程

     

     

    逻辑建模案例

     逻辑建模案例

     

    财务基本信息(三表)

     财务基本信息(三表)

     

    财务费用与预算

     

    财务费用与预算

     

    项目管理

     

     项目管理

    商业智能分析实施心得体会

     

    最佳实践

     

    1.      不要重新发明轮子(Don’t reinvent the wheel)

    2.      检查业务指标定义,必须能全面准确的描绘企业业务流程,同时要满足SMART原则

    3.      尽可能避免使用固定编码,以提高系统的柔性

    4.      模型的设计必须充分考虑历史回溯以及数据删除的情况

    5.      事实表的设计必须同时满足需求和性能的要求,可以考虑聚合表或者物化视图

    6.      层次结构必须合理清晰,便于未来扩展,满足各粒度分析

     

    以BI Apps为基础进行扩展的优势

    1.      快速原型开发法加快BI的开发和实施的效果可以和Oracle系统无缝集成(职责安全,组织屏蔽,单点登录,追溯到EBS等)

    2.      可以利用现有的维度模型和维度层次结构(例如组织,人员,供应商,客户,产品,项目,会计科目等)

    3.      可以利用现有的事实模型(人力资源事件模型FSG报表模型财务追溯模型等)

    4.      可以利用现有的事实模型(人力资源事件模型,FSG报表模型,财务追溯模型等)

    5.      可以直接使用部分现成的指标(人力资源指标,财务指标,部分采购和项目指标)

    6.      可以参考原有的维度事实模型,构建具有扩展的客户化模型

    7.      可以利用BIApps提供DAC的功能简化ETL的管理可以同Oracle Hyperion的预算平台无缝集成,为未来扩展业务提供保障

     

     

    BI只是开始:只有“一把手工程”的BI才能真正推下去、用起来

     BI只是开始:只有“一把手工程”的BI才能真正推下去、用起来

     

    BI才真正开始:BI不是百米冲刺,而是永续运转,持续改进的过程


    BI才真正开始:BI不是百米冲刺,而是永续运转,持续改进的过程



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  • 智能分析概述

    千次阅读 2011-05-16 22:18:00
    关键词:智能分析、商业智能、数据挖掘、体系架构

    智能分析概述

    关键词:智能分析、商业智能、数据挖掘、体系架构

    何谓智能分析

    何谓智能分析,对智能分析、商业智能、数据挖掘等名词进行剖析,对比差异性

    名词

    定义

    要点

    智能分析

     

     

    商业智能

    企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构和非结构的商务数据和信息,创造和累计商务知识和见解,改善商务决策水平,采取有效的商务行动,完善各种商务流程,提升各方面商务绩效,增强综合竞争力的智慧和能力

    数据,信息,知识

    数据挖掘

    在大量数据中发现潜在的、有价值的数据间关系(知识)的过程

     

    数据源:操作性数据库、历史数据、外部数据、数据仓库中的信息

    数据仓库的主要技术:数据抽取、转换和加载;数据管理;数据访问;元数据

    数据挖掘系统的发展

    数据挖掘过程模型

    KDNuggestswww.kdnuggets.com/software)上介绍的近百个数据挖掘系统,大致可以将数据挖掘模型分为如下两种类型:

     

     

    模型

    过程

    备注

    典型系统

    Fayyad总结的过程模型

    数据选择

    数据预处理

    数据转换

    数据挖掘

    解释和评估

    循环迭代的过程,数据挖掘系统的功能是发现模式,生成模型

    IBM Intelligent Miner

    SAS Enterperise Miner

    DBMiner

    CRISP-DM标准的过程模型

    业务理解

    数据理解

    预处理

    建模

    评估

    部署

    Cross-Industry Process for Data Mining,交叉行业数据挖掘过程标准。将挖掘技术与应用紧密结合,更加注重数据挖掘的模型的质量和如何与业务问题相结合、如何应用挖掘出的模型等实际应用中用户最关心的问题。

     

     

    四代挖掘系统

    四代是基于技术的划分,下表从技术层面介绍数据挖掘系统的演变过程:

    特征

    数据挖掘算法

    集成

    分布计算模型

    数据模型

    第一代

    作为一个独立的应用

    支持一个或者多个算法

    独立的系统

    单个机器

    向量数据

    第二代

    和数据库及数据仓库集成

    多个算法:能够挖掘一次不能放进内存的数据

    数据管理系统,包括数据库和数据仓库

    同质、局部区域的计算机群集

    有些系统支持对象,文本和连续的媒体数据

    第三代

    和预言模型系统集成

    多个算法

    数据管理和预言模型系统

    Intranet/extranet网络计算

    支持半结构化数据和web数据

    第四代

    和移动数据/各类计算设备的数据联合

    多个算法

    数据管理、预言模型、移动系统

    移动和各种计算设备

    普遍存在的计算模型

    1)         第一代系统:一般一次性调进内存进行处理。典型的系统如Salford Systems公司早期的CART系统。

    2)         第二代系统:与数据库管理系统(DBMS)集成,支持数据库和数据仓库,和它们具有高性能的接口,具有高的可扩展性。典型的系统如DBMiner,能通过DMQL挖掘预言进行挖掘操作。

    3)         第三代系统:第三代数据挖掘系统一个重要的优点是由数据挖掘系统产生的预言模型能够自动地被操作型系统吸收,从而与操作型系统中的预言模型相联合提供决策支持的功能。

    4)         第四代系统:当前的一个研究领域。

    初步结论

    数据管理系统和数据挖掘系统之间有着紧密的联系,结合国内现状,当前尚未应用业界较成熟的数据管理和挖掘技术。数据管理系统有着很成熟的应用,如Oracle提供一整套数据仓库和OLAP分析的解决方案,下一阶段我们需要以数据仓库技术为重点,构建针对挖掘特定领域有价数据的数据仓库。

    数据挖掘算法,目前的挖掘系统做了大量的应用,但是我们需要了解挖掘的算法,根据我们的业务需求来进行改进。

     

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  • PHM算法与智能分析技术——智能维护技术引述智能维护技术的发展与问题PHM概念与方法论PHM系统的设计 本系列来自于北京天泽智云科技有限公司的PHM算法与智能分析技术公开课,内容非常有助于研究者对PHM的理解和...

    PHM算法与智能分析技术——智能维护技术引述

    本系列来自于北京天泽智云科技有限公司的PHM算法与智能分析技术公开课,内容非常有助于研究者对PHM的理解和学习,因此整理为文字版,方便阅读和笔记。
    公开课视频地址


    本堂课的主要介绍了三方面的内容,首先介绍PHM技术产生的背景,这里面介绍了一个维护的总体愿景与目标以及维护技术的演进。第二部分介绍了PHM里的一些基本概念与基方法。最后简要介绍设计一个PHM系统需要遵循哪些步骤?

    智能维护技术的发展与问题

    1. 维护的目标
      对于PHM这门技术产生的背景,我们知道维护的一个目是要解决生产制造中的问题。 这些问题包括设备的停机部件的损坏,质量的不良,甚至是能效的一些利用低利用率或者浪费。要解决这些问题,不能单单从这些问题产生的表象入手,而是要关注产生它们的原因,这些原因通常是潜藏在表象问题的背后的不可见问题,例如零件的磨损、腐蚀、泄露,或是一些人为操作的不良、环境因素,这些因素有多种多样的表征形式,并且很可能互相耦合交叉共同作用,最后产生了失效。
      对于这种情况,要从源头入手,能够避免这些问题。因此,维护的一个终极目标并不仅发现这些失效,而是要解决和避免它们。就是要利用监控分析,甚至决策支持这样的手段来去解决和避免看不见的问题。这其实是一个宏观的对维护技术的愿景。如何能够避免不可见问题的发生,很重要的一点就是要做预测。

    2. 维护策略的演进
      维护策略的演进历程与维护的方向是非常吻合的。传统的反应式的维护方式是等待设备坏掉后再去维修。后来人们发现对于一些高可靠性的设备,它的可靠性要求不能够被原有的传统的维护方式所满足。因此要做的预防性的过维护,它纯粹是基于时间的维修方式,通常对高可靠性的这样的零部件进行过度的维护,频繁的更换可能仍然能够用一段时间的零件。这种维护方式的成本是非常高昂的。
      后来出现基于状态监测的维护CBM,它不再单纯依赖于时间,而是通过从设备里面采出来的实际的物理量来发现故障的一些早期现象,从而避免严重的故障发生。既然能对设备进行数据的收集,为什么不做进一步做预测呢?PHM就在这样的背景下产生了,有人又叫它CBM+,其实就是能够在状态监测的基础上,再更进一步预测设备的剩余使用寿命。
      随着维护技术的发展,整个设备生命周期里面的维护成本是逐渐降低的,但是模型的复杂程度会逐渐升高。也就是说系统的智能化程度是不断增大的。以上是PHM技术产生的背景。

    PHM概念与方法论

    1. PHM的定义
      PHM本身是一门工程的学科,是很多在不同工程领域的总结并且融合形成了一套理论体系,本身就是来源于工程,因此它是一门应用,聚焦的是对复杂工程系统健康状态的一个监测预测与管理。因此它是针对最终的维护目标,精准最优化维护策略所诞生的学科。
      PHM关心的问题可以概括成为一下几个方面:首先是降低成本,其实是通过对非预期的停机事件进行预测,减少过度维护,同时最大化部件设备的使用寿命,并且减少生产制造中不良的产品。
    2. MTBD
      另外是提高设备的可靠性。在这里提到一个新的概念:MTBD(Mean-Time-Before-Degradation),它对应着可靠性理论里面一个非常重要的概念:失效发生的平均时间。这种概念针对的通常是设备重复性比较大,并且能够被大批量生产的设备,能够单纯基于时间就能够统计出它的一个可靠性指标。另外是提高设备的可靠性。
      如果做PHM的话,其实我们更关心的不是它到失效的时间,而是失效发生之前它发生衰退的时间。这其实是做PHM的时候可以针对复杂系统做到的预测,它什么时候衰退到一个严重程度的技术。所以PHM所关心的是更精细的可靠性的分析。
    3. 概念与定义
      首先是PHM里面P,在工业领域叫做故障诊断,在PHM这个学科里面狭义的故障预测指的是对设备剩余使用寿命的预测,也就是RUL的预测。RUL的预测需要具备几个条件,首先是要知道设备什么时候失效,并且通常要有全生命周期的数据,失效的标准如果能够被量化,与失效的全生命周期的过程的数据对应起来,就可以做建立RUL预测的模型。
      但有时往往拿不到全生命周期的数据,而且对失效的标准定义也非常模糊,其实在工业领域是非常常见的。如果失效的标准定义都非常模糊,那就别提我们说对它的量化,所以更常做的是对健康趋势的一个判断,我们称为健康预测。健康预测就是说在近期的时间段内预测设备的健康值的走向,也就是如果它发展到一定程度的时候,看它发展的速度在当下的情况是不是需要关注,所以说是起到趋势预测的作用,还达不到对完整的剩余使用寿命的预测。

      对于失效这个概念,什么是失效?通常大家认为的失效是发生了停机事件,我们称这样的失效为硬失效,通常是组件损坏或设备的停机,甚至可以广义的指产品的不良发生了。软失效指的是我们说设备的可靠性降低,它可能仍然能够运转,但是我们说它已经发生了衰退,可能已经有一些风险了。或者是在生产制造过程中发现out of control,还没有out of spack。要做RUL预测需要得到一个能够被量化失效标准,可能是阈值或是基于历史的失效的事件而得出来的时间段,要根据不同的情况做具体的归类。
      第三个概念的是全生命周期数据,对于做RUL预测是必不可少的。这个数据其实是做很多工业场景项目的时候,比较难拿到的,成本也比较高的数据。

      从拿到原始数据也就是测量值到特征,再到最后得到健康值,是一个维度不断降低的过程。也就是拿到原始数据时,直接从设备里采出了一些物理量,这些值可以被凝炼成特征信息,这些特征能够表征故障的模态与变化趋势。对这些特征在做机器学习也好,或者是一些建模的处理也好,我们可以把它转化成一个一维的健康值或称cv值,它能够表征对系统衰退情况的变化以及趋势。所以,针对健康值做预测,其实就能够进行健康预测或者是故障预测。

    PHM系统的设计

    1. 故障预测的主要方法
      除了数据驱动的方式,还有其他三种不同的方式,有基于机理建模的,这个其实是控制学科里面衍生出来的一些对故障的检测跟分类技术,也有机理跟数据驱动相结合的方式,同时也存在用传统的可靠性统计分析方式来做故障的预测。

      接下来这门课的重点是基于数据驱动的方式来做建模的。基本的示意图如下,在特征空间里面能够看到,如果设备处在健康状态,它会存在于特定的一个分布范围内。如果失效的话,会在这个特征空间里面发生一定的漂移。如果对设备的状态进行监测,就可以预测它什么时候会跑出失效的边界,从而预测它的剩余使用寿命,其实就是用数据驱动的方法做剩余使用寿命预测的方法。预测性建模的理论基础
    2. 不同层次的PHM系统功能
      做使用寿命预测有一定的前提条件,我们拿到的数据可能是在机器健康正常运转下的数据,能够利用它的历史基线建立一个机械模型,对于机械模型跟现实的状态的对比的话,我们能够评估它的健康状态。如果我们能够拿到一些故障状态的数据,可以对故障的数据建立历史基线,同时用一个分类模型就可以对故障进行自动的诊断。再进一步,如果有针对不同故障模式的全生命周期的数据,就可以进行故障预测。
      在这里插入图片描述
    3. 实现PHM建模的方法论
      不管是实现哪一个层次的PHM的建模方式,步骤的是基本相似的。首先对数据进行采集后,要对信号进行处理,降噪清洗,之后要进行特征提取与特征选择。接下来对系统进行一个健康评估,对它的失效模式进行分类,并且进行健康趋势的使用寿命预测。不管是实现哪一个层次的PHM的建模方式,步骤的是基本相似的。首先对数据进行采集后,要对信号进行处理,降噪清洗,之后要进行特征提取与特征选择。接下来对系统进行一个健康评估,对它的失效模式进行分类,并且进行健康趋势的使用寿命预测。
    4. 智能维护技术设计和开发流程
      设计一个PHM系统有七个主要步骤,首先,要做一个PHM系统,其实是要判别所面临的对象适不适合做PHM,如果适合,要关注它的哪一类故障模式,是什么样的具体的问题。这个是前期非常重要的要定义出来的需求,这个需求通常是做PHM的数据科学家与终端的用户,甚至要带上设备的制造商一块儿来研讨定义需求。这个需求被定义之后,就要定义监控层次,具体是要做组件级的还是设备级的,是产线级还是工程级的?之后要选择模型,在这个层级的模型选择要定义场景到底是要是强数据弱机理,还是弱机理强数据,甚至是机理跟数据都强,取决于要用哪一个类型的模型。举例来说:机理比较强,但是数据很少,这个时候就要借鉴一些领域知识,尽量用基于机理的模型做数据的分析;有的时候数据量很大,但是对系统不是很了解,这样就比较适合用纯粹的数据驱动的方式来做。接下来就要选择一些关键的参数,这个跟前面定义的需求、业务目标、选择的要监控的关键参数是有非常紧密的关联的。在这一步是要定义到底采集哪些数据,如果没有这样的数据,要外加传感器。如果不能加传感器,就要回到我们的需求定义层次,减少功能。接下来就要做部署策略跟实验设计,也就是说要开始采集一些能够进行可行性分析的数据了。这些数据要能够支撑我们尽量采集完整的工况,并且能够尽量覆盖到不同的失效模式。如果能有全生命周期的数据的话,其实是最好的。第六步,要对技术和经济性的可行性进行一个研究,这个时候已经建完模了,对数据有一定程度的理解跟分析结果后,是能够进行一些对标的分析,然后对应到我们经济性上,分析我们的项目的可行性。如果被证明可行,就要进行实际的线上的技术开发,与上线的应用等部署。设计一个PHM系统有七个主要步骤,首先,要做一个PHM系统,其实是要判别所面临的对象适不适合做PHM,如果适合,要关注它的哪一类故障模式,是什么样的具体的问题。这个是前期非常重要的要定义出来的需求,这个需求通常是做PHM的数据科学家与终端的用户,甚至要带上设备的制造商一块儿来研讨定义需求。这个需求被定义之后,就要定义监控层次,具体是要做组件级的还是设备级的,是产线级还是工程级的?之后要选择模型,在这个层级的模型选择要定义场景到底是要是强数据弱机理,还是弱机理强数据,甚至是机理跟数据都强,取决于要用哪一个类型的模型。举例来说:机理比较强,但是数据很少,这个时候就要借鉴一些领域知识,尽量用基于机理的模型做数据的分析;有的时候数据量很大,但是对系统不是很了解,这样就比较适合用纯粹的数据驱动的方式来做。接下来就要选择一些关键的参数,这个跟前面定义的需求、业务目标、选择的要监控的关键参数是有非常紧密的关联的。在这一步是要定义到底采集哪些数据,如果没有这样的数据,要外加传感器。如果不能加传感器,就要回到我们的需求定义层次,减少功能。接下来就要做部署策略跟实验设计,也就是说要开始采集一些能够进行可行性分析的数据了。这些数据要能够支撑我们尽量采集完整的工况,并且能够尽量覆盖到不同的失效模式。如果能有全生命周期的数据的话,其实是最好的。第六步,要对技术和经济性的可行性进行一个研究,这个时候已经建完模了,对数据有一定程度的理解跟分析结果后,是能够进行一些对标的分析,然后对应到我们经济性上,分析我们的项目的可行性。如果被证明可行,就要进行实际的线上的技术开发,与上线的应用等部署。
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  • 大数据智能分析的未来发展趋势

    千次阅读 2018-03-22 20:32:35
    大数据智能分析的未来发展趋势大数据无疑会在数字化社会中发挥极大的作用,尤其是,数据挖掘和分析的能力更为关键。因此,行业中的玩家们谁能透过大数据智能分析,预先把控行业发展的脉搏,谁就将掌握市场和竞争的...

    大数据智能分析的未来发展趋势

    大数据无疑会在数字化社会中发挥极大的作用,尤其是,数据挖掘和分析的能力更为关键。因此,行业中的玩家们谁能透过大数据智能分析,预先把控行业发展的脉搏,谁就将掌握市场和竞争的主动权。让我们先来看看基于大数据的智能分析到底颠覆了什么。
       社会生活会发生变化和转型
        IT产业不像石油等产业能给人类社会带来新的增值产品。相似地,大数据的智能分析也不会直接带来全新的具体产品。这是由于信息要被使用以后,才能真正产生社会价值,所以大数据分析作为信息技术,是中间产业。
        人类社会生活的根本是衣食住行,技术最终还是要服务于这些传统需求的,只是形式不同而已。新技术有的时候会改变传统产业的服务模式,就如互联网广告之于传统传媒广告,当互联网服务兴起时,广告逐步从传统行业变成了新的互联网广告行业,并由此造就了几乎99%的互联网玩家。
        新技术有时候也会改变服务的效率和效果,例如微博现在多被用来作为监督的工具。对比传统媒体,这种服务模式改变了信息传播的效率和信息受众的范围,而且由于媒体的集中控制力较弱,这个看似弱点的特性反而变成了当前社会环境下的优势。
        回归到基于大数据的智能分析,其本质是数字化社会的服务效率和效果问题,其实现的重要前提是数字化。随着信息技术的发展,人们衣食住行的服务系统会纷纷数字化,包括零售、物流、政府部门、餐饮系统等等,虚拟世界和物理世界拟合在一起,虚拟世界承载了大量的服务交付过程,人不再需要到现场就可以享受服务。而这个大的产业背景一旦形成,效率和效果问题会变成整个产业服务的最关键竞争力。
        换句话说,服务最后的成本竞争就是在单位成本下谁的效率最高和效果最好,谁就会成为王者。特别是在物理时空的约束日益减弱的情况下,产业链中的每个玩家都可能面临全球性的竞争。而在更广泛的竞争环境下,大数据会改变企业的运作模式,增强企业的适应力、判断力和效率。因此,大数据的大价值更多的是体现在促进产业变化和转型上,而非创造新产品。
       有望解决人工智能的难题
        热炒大数据并不是纯粹跟风,其重点是要解决人工智能的扩展性和成长问题。传统人工智能走过了漫漫几十年路程,近三十年的变化尤其缓慢。这是因为虽然对任何给定的确定问题和场景,传统人工智能都可以解决,但尴尬的是,人们不可能预先穷举出所有例子和参数,因此人工智能已有的模型和算法很难跨系统复制。
        众多学者、产业精英赋予了基于大数据的智能分析以美好的愿景,即数字化社会一旦形成,生活中的一切都可以基于数据来描述。这些描述出来的信息将成为智慧成长和决策判断的依据。如果计算机能够找出其背后的学习规律和方法,人类智慧的跨领域扩展性就能在计算机的虚拟世界中得到体现,并能做出模糊判断。更重要的是,这样的分析系统将具备人工智能前所未有的基础能力——学习能力,还可以根据环境(数据)变化而不断地增长其智能性,甚至具备推而广之的扩展性。
        从理论上说,一旦机器具有学习能力,计算机系统就将具备人的典型特质——创造力。如果沿着这个思路扩展,基于大数据的智能分析,将进一步替代传统服务体系中必须由人来完成的工作,特别是最高成本的部分。例如有一个西班牙语学习软件“domingo”,可以针对学员的情况和能力,因材施教。而在过去,这通常必须由人脑才能实现。
        不过,大数据的智能分析是否真的能够达到梦想的高度,还存在很大的不确定性,而且全数字化社会的形成也还需要时间。
       用户刻画能力塑造竞争优势
        在我们身处的IT产业中,随着时间的推移,技术会趋同、产品形态会趋同、基础的服务方式也会趋同,因此成本也必然随之趋同。如此一来,行业玩家们的价格战是很难长期维系的,必然会逼着产业链顶端的服务商将差异化主要体现在“服务”上。
        服务的本质是“能否真正及时、准确地判断用户的需求”,这个判断的依据就是“用户刻画能力”。当IT后台系统可以准确地判断出何时、何地、何人、在做什么、会做什么的时候,所有的服务将有的放矢,不仅仅实现成本最低,而且能实现效果最佳。对此,大数据的智能分析最有可能颠覆的是面向用户的产品和服务市场,无论服务的是衣食住行的哪个方面,无论是卖东西还是做广告,只要服务的对象是“人”,大数据的智能分析就能提供最佳的推荐,从而提升服务的品质。
        然而从目前的研究来看,产品和服务的技术竞争却回到了原点,数据本身变成了竞争力的本源。这个状况终将发生改变。实际上,分析、建模和交互密不可分,只有带反馈并能不断学习的系统才有可能实现对用户的刻画。如果我们将产品或服务比喻成一辆车,大数据分析可以看成是发动机,而数据就像发动机引擎中必不可少的汽油。因此,对数据的掌控和对用户的刻画,将必然成为产业链中为最终用户提供服务的玩家的必然战略和技术布局策略,数据资产的运营也可能成为新的潮流和趋势。
       机器替代人力密集型服务
        由于经济条件的约束,人力成本在各个区域、各个行业中相差很大,这也直接导致了各个地区服务的差异性。但从长期来看,能够被机器完成的事情,其成本一定低于“人”的成本。我们可以预见,自动化会是未来时代的必然特性。例如,作为人力密集型企业之一的富士康,出于节省成本的考虑,广泛部署机器人,进行生产线人工的替代。
        而在电信行业中,网络服务和运维部分是可见的人力密集型服务。电信运营商的网络在全球服务了几十亿最终用户,由于各种各样的原因,每天都需要解决大量的网上问题和事故,现在的解决方式是大量依据人工和经验改良解决方案,以及更好/更及时地定位和解决FCAPS(Fault, Configuration, Accounting, Performance, Security)问题,这就是一个在大数据智能分析时代可被颠覆的典型场景。
        当然,大数据智能分析不一定能够实现完全的自动化,但至少可以大幅降低用户服务或支撑体系的人力投入。在这个领域,人力替代的最终实现效果还需要看体系本身数字化的程度,以及分析系统所能达到的水平。
       跨代产品颠覆传统产业格局
        信息服务的本质就是信息采集、传递、存储、计算、呈现的全流程效果最优和效率最佳。在云、管、端的各个领域,大数据智能分析都有可能形成有跨代意义的产品形态或者解决方案。
        在传统运营商市场,基于大数据的智能分析很有可能重新定义下一代网管,根据智能性的规范和要求可以大幅降低产业链中的OPEX。基于大数据的智能分析也可以定义下一代网络智能化解决方案的能力和要求,并通过接近自动化的系统来提供具有断代性的新的产品形态。
        在终端业务领域,智能化的体验能够帮助生产厂家脱离在CPU、屏幕等物理参数上的竞争。可以说下一代终端设备的竞争特性之一就是“智能性”,而终端智能也将成为主流机型或高端机型的基本标准。
        在企业计算业务领域,大数据可以提供智能组织支持,提升决策、管理的效率。业界有的企业已经定义了下一代产品形态,即企业大数据分析引擎,关注流化数据处理和非结构化的数据处理。这个引擎能帮助企业在垂直行业市场中,进一步加强与用户的紧密联系,从而在部署服务战略上走得更远。

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  • 虽然微软至SQL 2008以上的版本提供了SQL智能提示,但是它的反应实在是过于迟钝,等提示出来我们早就可以敲出一行语句了。而且它没有提供sql代码格式化的功能,咱们只能自己做手动格式化,手动格式化sql总是需要花费...
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  • 利用人工智能分析视频行为

    千次阅读 2019-11-21 17:12:28
    随着人工智能的发展,特别是越来越准确的各类行为及物品识别的发展让软件自动识别视频成为了一种可能。如行人行为分析,课堂教学分析,人流车流拥堵分析。值班人员状态分析,驾驶人员疲劳分析等。由于是这些一般都是...
  • 遥感图像稀疏表征与智能分析竞赛参赛笔记

    千次阅读 热门讨论 2019-09-23 20:26:33
    遥感图像稀疏表征与智能分析竞赛参赛笔记 前俩个月参加了由国家自然科学基金委信息科学部主办的“遥感图像稀疏表征与智能分析竞赛”,在这里分享一下参加比赛的一些感悟。 数据集 我参加的是语义分割主题,数据来源...
  • 人工智能的发展和在行业中的作用就不用多说了,已经到了势在必行的一个程度了,尤其是对于流媒体音视频行业来说,这基本上是人工智能重中之重的领域,视频人工智能,也就是视频视觉分析的应用方式大体上可以分为两种...
  • PHM算法与智能分析技术——数据处理与特征提取方法1数据预处理目标数据预处理常用方法 本系列来自于北京天泽智云科技有限公司的PHM算法与智能分析技术公开课,内容非常有助于研究者对PHM的理解和学习,因此整理为...
  • 人工智能分析工具的深度对比

    千次阅读 2019-04-19 15:24:46
    人工智能是当今关注度极高的一门新兴技术,人工智能已连续两年(2017/ 2018)列入我国政府工作报告,成为国家战略性新兴产业发展规划的重点之一。Gartner预测,到2020年,超过40%的数据科学任务将实现自动化,人人...
  • 比如有的客户现场使用EasyCVR视频智能分析平台,通过sdk和ehome协议接入设备,播放时发现主码流码太大,达到了4M,希望EasyCVR能够默认拉取子码流。 该问题我们也可以通过EasyCVR的配置进行修改,在Ea
  • from tencentcloud.common import credential from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile ...from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import ...
  • 海思Hi3516智能分析引擎应用介绍

    千次阅读 2019-02-02 09:06:09
    安防监控正在步入高清化、智能化时代,海思推出的Hi3516正是针对高清IPCamera的一款专业高端SOC芯片,除了1080p@30fpsH.264多码流编码、优异的ISP和编码视频质量优势外,其高性能的智能视频分析加速引擎和基于此的...
  • 视频监控智能分析之火焰检测原理

    千次阅读 多人点赞 2018-11-15 10:49:00
    一、应用背景  基于视频分析的室内、室外烟火自动检测预警系统的目的是能够实现无人值守的不间断工作,... 该系统利用计算机视觉、人工智能以及闭路电视监控技术,通过视频图像来检测烟火。系统自动分析、识别视...
  • 智能分析最佳实践——指标逻辑树

    千次阅读 2017-12-04 09:47:00
    背景 所有业务都会面对“为什么涨、为什么降、原因是什么?”这种简单粗暴又不易定位的业务问题。为了找出数据发生异动的原因,业务人员会通过使用多维查询、...因此我们需要一款自动给出分析结论的智能化数据...
  • 金融科技·智能获客 3、产品介绍 Stratifyd大数据分析平台是Stratifyd大数据团队设计和研发的快速分析响应解决方案,其核心是以非结构化数据的AI处理为主,将非结构化文本数据和所有结构化数据有机的结合...
  •   SpacialKey 是一款gis商务智能分析toB的BS结构的软件,前端用flex表现效果、用户体验做的非常好。 网址为:https://www.spatialkey.com/<br />  申请测试账户 我注册申请了一个key...
  • 视频智能分析的应用与前景

    千次阅读 2012-10-25 15:27:23
    2007年8月,北京地铁13号线全段安装了“智能视频分析技术”系统后,一周内便成功地抓获了两伙窃贼,有媒体在报道中还曾这样绘声绘色的描述:屏幕上是几幅由摄像头传回的画面,一个画面中,一个人将一个黑色提包丢在...
  • 在添加多个redis的时候,会自动避免端口冲突,智能自动设置主从 然后进入操作面板,我们可以在这里选择默认的Redis启动,如果需要多个Redis设置主从,可以点击点击按钮 图片:2.png[删除] 常用方便...
  • 在企业工作中,图文报告的运用更加为广,常常需要对多项指标进行分析,比如业务区域分析报告、月度销售分析报告、手游综合分析报告等等,多式多样。然而,图文报告固然优势多,但是制作起来很多人喊费劲,尤其是那种...
  • Weka的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),是一款免费的,非商业化(与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine )的,基于JAVA环境下开源的机器学习(machine ...
  • 产品内置高性能视频处理单元与神经网络加速运算单元,加上我公司自主研发的AI算法,可实现人脸识别、车牌识别、目标检测与分类等智能分析与结构化数据提取功能。 Figure 1 智能视频分析边缘网关前面板外观 Figure ...

空空如也

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