大数据在资源型企业应用前景分析_王华力

科技创新与应用

2015年第17期

管理创新

大数据在资源型企业应用前景分析

王华力

北京100010）（中国五矿股份有限公司，

摘

要：当下这个时代，最热的词莫过于“互联网+”、“工业4.0”“大数据”、等了。这些词之所以热，在于其代表了技术的进步、时代

的发展趋势。文章简要回顾了大数据目前的应用现状，分析了大数据在企业内部应用的种种误区，并对大数据在资源型企业应

用的前景进行了分析展望。我们应紧跟时代，但也绝不能盲目，文章的目的在于呼唤业内的理性，更合理的利用大数据技术，使我们能够更好的利用大数据技术在企业内部辅助决策、创造价值。关键词：大数据；企业内部；应用前景引言

当下这个时代，最热的词莫过于“互联网+”、“工业4.0”、“大数据”了。这些词之所以热，在于其代表了技术的进步、时代的发展趋势。

而大数据技术无疑是我们所处的数据时代最核心、最炙手可热的分析技术。在各类媒体上到处可见在某某场景下通过大数据技术实现了如何大的收益，各家厂商使出浑身解数召开和大数据相关的各类会议，业内外人士言必称大数据，热度可见一斑。

但在作者看来，诚然大数据技术为我们企业内部应用带来了无

的预测，而分析的过程是科学严谨的，相关性经过检验是显著的。

3大数据在资源型企业应用前景分析

要真正利用大数据技术为企业创造价值，就要找到大数据技术合适的应用场景。根据作者多年在资源型企业的工作经验，大数据在资源型企业在如下场景将有很好的应用前景。

一是对于资源品价格走势的预测。对于资源型企业来说，资源品价格的水平直接决定了企业的经营利润，企业也会根据资源品价格的走势及企业成本对企业的资源品产量进行调整。要对资源品价格走势进行有效的大数据分析，就要尽量多的收集各类历史外部宏

从中分析可能存在的相关性。限的可能性，但我们应该更冷静的看待大数据在企业内部的应用，观经济数据及资源品价格指数数据，

二是资源品需求量的预测。该项预测主要通过分析生产资源品更深入的分析大数据在各个领域的应用前景。

1我国大数据技术应用现状

虽然大数据已经对各行各业形成了较大的影响，但我国的大数据应用仍然处于比较初级的阶段。目前，根据公开的报道，大数据技术已经在公共领域、互联网、网络通信运营、金融、医疗等领域得到了初步的应用。

在公共领域，根据用户的用电消费数据，电力企业可以优化电力生产、调度及分配，并对未来用电量进行有效的预测。在全国逐渐兴起的智慧城市建设领域，目前已经出现了基于物联网技术采集数据，更加智能化的对交通状况进行预测，以便人们的出行。从互联网领域的应用来看，主要是电子商务方面的应用，电子商务平台又分为两种类型，一种是面向最终消费者，主要是积累和分析消费者各类消费行为数据，利用大数据实现精准推荐，包括一些在线旅游的推荐也属此类；另一种是面向商户，面向商户的大数据分析目前相对比较困难，一是商户的信息相对难以获取，二是很多交易又转向线下了。在网络运营领域，由于传统的电信运营商们都积累了海量的数据，包括用户信息、用户消费信息等，我们能看到运营商们基于大数据做的精准营销已经相当商业化。在互联网金融领域，利用大数据技术实现个人征信，有效的支撑了互联网金融P2P 、众筹等各种业态的发展。此外，百度利用大数据技术做的春节期间我国人口迁徙图也给大家留下了深刻印象。

2对于大数据应用容易存在的误区

的主要需求国别与全球及本国宏观经济及相关行业的相关性。通过对资源品需求量的预测，可以合理分配产能，控制资源品生产节奏，高效满足市场需求。要对资源品需求量进行有效的大数据分析，需要大量收集历史各国资源品消费量、各国宏观经济数据及资源品需求行业相关数据，从中分析可能存在的相关性。

4结束语

大数据是数据时代和工业4.0时代的重要技术，国内目前多集中在公共领域、互联网、电信运营、金融等数据获取及积累比较好的行业，为了能更好的推动大数据技术在资源型企业的行业应用，文章对大数据技术在国内的应用状况做了简要分析，并分析了相关应用场景。在企业内部应用新技术，往往会存在一些误区，文章分析了大数据在企业内部应用的种种误区，并对大数据在资源型企业应用的最有价值的两个场景进行了分析展望。

参考文献

[1]朱志军，闫蕾. 转型时代丛书：大数据·大价值、大机遇、大变革[M].北京:电子工业出版社，2012．[2]维克托·迈尔·舍恩伯格. 大数据时代[M].浙江：浙江人民出版社，2012.

[3]2013全球大数据[J].互联网周刊，2013（1）.

[4]涂子沛. 大数据：正在到来的数据革命，以及他如何改变政府、商业和我们的生活[M].

虽然大数据现在热的发烫，但大数据技术毕竟还是新鲜事物，[5]JamesManyika.Big data ：The next frontier for innovation ，competi －在实际应用中对于大数据的理解容易存在以下误区：一是认为大数tion ，and productivity. 作者简介：据就是要建一个各类内外部数据的数据中心，查任何数据都可以很（1977，7-），男，上海市（籍贯），现职称：工程王华力方便的查询，因为数据种类齐全，数据量较大，所以称之为大数据。师，学历：研究生，研究方向：企业管理。

二是认为大数据就是做一些数据之间的相关性分析。殊不知数据的相关性分析并不是随着大数据技术的出现而出现的，经济变量之间的相关性本属于计量经济学研究的范畴。而人们现在往往把数据之间的相关性分析统统归入大数据的范畴加以宣传。三是对于大数据在企业内部应该发挥的作用认识不到位，觉得什么热门就用什么，在大数据应用场景还没思考清楚的情况下，就盲目投资硬件搭建大数据平台，部署支持HADOOP 的应用平台。在上面做一些不痛不痒的大数据分析，并不能给企业的决策和运营提供任何的帮助。对于大数据分析场景而言，应该是对和企业经营的关键信息做出有价值

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