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麦肯锡指出支撑云计算和

云计算
2024-06-08 13:15:08
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一、制造业数字化转型指的是什么？

数字化的主要含义是构建“业务数字化、数字资产、资产服务、服务业务转型”的闭环，通过数字技术能力为业务赋能。因此，信息化的主要负责部门是IT部门，而数字化的主要目标部门是业务部门，这是必须从公司高层领导转型开始的“一把手”工程。另一方面，传统信息学更关注人和过程，而数字化则强调人、物理世界和数字世界之间的联系和互联，在数字世界中构建三维数字空间，并对数据和模型进行控制。在数字空间中，物理世界中的实体，即整个产品生产制造过程，最终都是服务于人的，这是制造业数字化转型的核心。

对于工业企业来说，企业的数字化转型就是数字化工厂的建设，而工业互联网是数字化转型的本质组成部分，也是智能制造的必要手段。空间的投影以及人、机器、物的全面互联，已经成为一种细胞变革（以深度感知为动力，以智能决策为导向，以精准控制为目标）的IT/CT/OT。集成工业系统，也称为数字耦合系统（CPS，信息物理系统），如下：

3UCS数字工厂数字测绘

可视化拓扑如下：

工业互联网拓扑形状3UCSxWorks

因此，数字化转型并不只是信息学，但它不是一个简单的IT项目。第一个板块是业务板块，改造人，整合数据、业务、技术等。管理就是要转变思维，首先要作为数字化转型的承载者做好战略规划，用好数字化工具推动数字化转型

要更好地实施数字化转型，最重要的是认识自己盲目地开始数字化转型是一件失败概率很大的事情，首先要确定未来的发展方向和规划，明确自己的需求，然后选择适合自己的技术、产品、系统等，并采用正确的方法。是成功的捷径。

当然你可以说我无法明确需求，市场运行环境随时都在变化！诚然，每个组织都面临这个问题，但如果你能正确选择一个便于个人定制的开放平台（如3UCSxPlus），并且如果业务发生变化，系统和业务逻辑发生相应变化，你可以自行定制，或者你可以自己定制。你可以请第三方来定制如果第三方（不一定是3UCS）可以帮你修改，而且基于该平台的开源资源很多如ERP\MES等，那就简单了。
您可以参考Bizfree的文章：为什么数字化转型这么难？！

二、马云说什么是大数据，什么是云计算全球知名咨询公司麦肯锡率先提出“大数据”时代的开始。麦肯锡表示：“如今，数据已经渗透到各个工业和商业功能领域，成为重要的生产要素，海量数据的应用预示着新一波生产力增长和消费者剩余的到来。“大数据”早已存在于物理、生物、环境生态等领域，以及军事、金融、通信等行业，但近年来，互联网和信息产业的发展引起了人们的关注。大数据是继云计算、物联网之后IT行业的又一次颠覆性技术革命。云计算主要为数据资产提供存储和访问的场所和渠道，数据才是真正有价值的资产。企业内部的业务交易信息、互联网世界的货物物流信息、互联网世界的人与人交互信息、位置信息等，将远远超过企业现有IT架构和基础设施的承载能力。并且实时性要求也将大大超出可用的计算能力。大数据的核心问题是如何盘活这些数据集，使其服务于国家治理、企业决策甚至私人生活。也是云计算的内在灵魂和必然的升级方向
大数据搭上了信息时代的快车在我们面前，数据的价值已经逐渐被人们认识到，同时，数据分析师的数量增加了一倍。随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师将遇到哪些挑战和机遇？该工具的定位非常高，定位了数据分析过程中需要的大部分功能。许多工具的功能涵盖了整个数据分析过程，从早期的数据集成和收集到挖掘、分析，甚至最终的数据可视化。功能非常强大。
但仅凭这一点就得出大数据分析工具可以取代数据分析师的结论是不合理的。相反，大数据分析工具不是数据分析师的竞争对手，而是中介者。工具是为人服务的，数据分析师的专业性让他们能够充分发挥大数据分析工具的威力。两人相辅相成，是朋友多于敌人。
支撑企业
虽然大数据的概念已经深入人心，但很多企业仍然保留着一些传统观念。尽管很多企业花费大量资金聘请数据分析师，甚至组建数据分析师团队，但并没有建立起完整的数据价值体系。对数据分析工作缺乏理解和支持。
与数据管理相比，数据分析师的工作重点也应该是“释放数据价值”。公司和数据分析师之间缺乏直接的职能沟通，直接影响公司在数据分析师所做工作类型方面的定位。同时，企业应该建立数据库，利用大数据分析工具更好地连接用户。此外，它们还确保公司和数据分析师之间有更好的联系，并留有很大的灵活性。
从幕后到台前的转变
过去业务人员往往要说很多话才能获得别人的认可，但现在很多公司正在考虑聘请数据分析师来分析结果的商务对话。我们要通过“让数据说话，用数据服人”来赢得客户的信任。主要实现过程是通过数据可视化技术实现的。
数据可视化技术使数据能够以图表、视频的形式直观地呈现给人们，而数据分析师作为数据管理者和挖掘者是最合适的解释者。这就要求数据分析师不仅要有扎实的数据分析能力，还要能够提取数据的本质并呈现出来，以获得他人的认可。从幕后走到一线需要很多技能，数据分析师的工作性质也会发生变化。
大数据时代，数据分析师的角色不能一成不变。只有顺应时代潮流、响应时代需求，数据分析师行业才能持续生存和发展。事实上，大数据分析工具和数据可视化技术的出现固然对行业产生了影响和挑战，但对于数据分析师来说，这或许并不是一个摆脱传统限制的机会！