大数据基本信息

大数据（big data），IT行业术语，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。

1 Byte =8 bit

1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit

1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes

1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB

1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB

1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB

1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB

1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB

1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB

1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB

1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB

1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB

到 2020 年，全世界会有超过 500 亿台智能设备实现连接。这些设备每年将产生以泽字节 (ZB) 计算的数据，到 2025 年将增长到 150 ZB 以上。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

大数据特征：

容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；

种类（Variety）：数据类型的多样性；

速度（Velocity）：指获得数据的速度；

可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程；

真实性（Veracity）：数据的质量；

复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道；

价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值

大数据的价值体现在以下几个方面：

1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

趋势一：数据的资源化

趋势二：与云计算的深度结合

趋势三：科学理论的突破

趋势四：数据科学和数据联盟的成立

趋势五：数据泄露泛滥

趋势六：数据管理成为核心竞争力

趋势七：数据质量是BI（商业智能）成功的关键

趋势八：数据生态系统复合化程度加强

工业大数据

2020年5月13 工信部发布《关于工业大数据发展的指导意见》

工业大数据是工业领域产品和服务全生命周期数据的总称，包括工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据，以及工业互联网平台中的数据等。

2016年12月，工信部印发《大数据产业发展规划（2016~2020年）》，明确到2020年，大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元，年均复合增长率保持30%左右，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。

中研研究院数据显示，2018年全球大数据市场规模为454亿美元，工业大数据占全球大数据总规模超过50%，可见工业大数据已经成为全球大数据行业发展的主要领域。

未来，在以德国为代表的工业4.0深化发展及其他国家智能制造的发展，预计2020年全球工业大数据的市场规模为480亿美元，占大数据总规模的比重约为60%。

智能制造的第一阶段：数字化

最近十年，由于IOT 的发展，产生了大量的数据，比如，我们的人员定位系统，每秒一笔数据，2000 人的工作，每天按10 小时计算，将产生7200万条记录，若将动作关联，每天的数据超过1亿笔。

工业大数据是智能制造的的基础，没有数字化，就没有数字孪生，也不会有智能制造，数字化是智能制造的毕竟之路。

但数据只有被充分挖掘之后，才能转化为能被理解的信息。

双青树是一家专注于精准定位技术和提供实时位置数据服务的平台供应商，其类GPS的定位解决方案具有时延小、容量大的特点。公司的精准定位解决方案正在赋能仓储、制造以及矿山等产业数字化升级，随着UWB芯片进入消费类终端，将进一步为手机、汽车等市场提供精准定位服务。

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