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在制造业转型升级的背景下,越来越多的工业企业正在推动数字化(信息化)、自动化和智能化的转型,这有利于提高制造效率、制造质量、降低运营和劳动力成本。
苏黎世通过cloudera实现了从其数据湖中的物联网传感器数据和JSON文件中提取价值,改善风险评估,并根据客户的特定需求创建个性化服务。
随着工业4.0的到来,智能工厂的工业设备都配上了各种感应器,采集其振动、温度、电流、电压等数据显得轻而易举,通过分析这些实时的传感数据,对工业设备进行故障预测将是一种行之有效的措施。
保险公司长期以来一直在努力应对数据孤岛。在正确的时间获取正确的信息是一项挑战。 Cloudera为打破数据孤岛提供了新的范例。保险业正在经历数字化转型,其中大数据,机器学习和物联网正在发挥核心作用。
对于制造业而言,了解行业大数据产生的背景,归纳行业大数据的分类和特点,从数据流推动本身价值创造的视角看待、重造工业价值流程,将具有很强的现实意义。
我们的检索服务中用到了最小编辑距离算法,这个算法本身是平方量级的时间复杂度,并且很少人在帖子中提到小于这个复杂度的算法。但是我无意中发现了另外一个更牛的算法:列划分算法,使得这个本就很牛的算法性能直接提高一倍。
中国随着产业转型升级的持续推进,从制造业大国到制造业强国,从传统经济到智能经济,中国经济转型的一大关键,就是如何从“刚性生产”转向“柔性生产”。借用大数据,实现企业的精细化运营,进而提升效率和增加转化率,成为了转型关键。
在数据驱动的时代下,凭感觉、凭经验做决策的时代已经过去了,企业因从数据中查找问题,分析问题,解决问题。那么,数据分析是干嘛的呢?中小企业如何运用数据分析指导优化?数据分析的方法又有哪些?下面,慧都大数据就和大家来聊聊数据分析的二三事。
大数据的产生,简化了人们对世界的认知,而小数据则更为精准的细化需求,而大数据、小数据和全数据他们有怎么带来业务价值了......
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