전통문화대전망 - 중국 전통문화 - 빅데이터는 전통 산업에 적용되어 기기의 변혁과 업그레이드를 촉진합니다.
빅데이터는 전통 산업에 적용되어 기기의 변혁과 업그레이드를 촉진합니다.
빅데이터를 전통 산업에 적용해 기기 변혁과 업그레이드를 촉진
산업정보기술부가 '인터넷+' 실행 전략을 발표한 후, 빅데이터는 전통산업에서 폭넓게 활용되어 왔으며, 첨단기술과 신기술을 집약하는 계측분야로서 빅데이터와도 밀접한 관련이 있습니다.
소위 빅데이터란 결론적으로 기존 물리적 측정 소프트웨어로는 합리적인 시간 내에 수집, 관리, 정리할 수 없을 정도로 관련된 데이터의 양을 말한다. 이 데이터는 사람들이 인터넷에 게시하는 정보뿐만 아니라 전 세계의 수많은 산업용 장비, 자동차, 전기 계량기에 장착된 수많은 센서를 포함하여 위치, 움직임, 진동, 온도, 습도, 심지어 공기 중의 화학물질까지도 변화에 따라 엄청난 양의 데이터 정보가 생성됩니다. 따라서 빅데이터는 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷에 이어 정보기술 분야의 또 다른 파괴적인 변화로도 알려져 있습니다.
일상 생활에 사용되는 시계, 수량계, 전자 기기부터 과학 연구 분야의 스펙트럼 분석기 및 중력 센서에 이르기까지 계측은 기계 장비의 핵심입니다. 데이터 수집 도구입니다. 빅데이터의 '수집자'로 알려져 있으며, 당연히 엄청난 양의 '빅데이터'를 보유하고 있습니다. 그러나 빅데이터 기술의 전략적 의의는 막대한 양의 데이터 정보를 마스터하는 데 있는 것이 아니라, 이러한 의미 있는 데이터를 전문적으로 처리하고, '가공'을 통해 데이터의 '부가가치'를 실현하는 데 있습니다. 빅데이터는 새로운 발명과 서비스의 원천이 되었습니다.
빅 데이터 플랫폼의 출현으로 계측 회사는 이렇게 수집된 데이터 세트를 마스터하면 생태 환경 모니터링 분야에서 지능을 달성하는 등 더 많은 일을 할 수 있다는 사실을 깨닫기 시작했습니다. 2015년 7월 국무원 사무처는 '생태환경 모니터링 네트워크 구축 계획'을 발표하여 중국 환경보호부 차관 Zhai Qing의 명확한 실행 계획을 수립했습니다. , 생태환경 모니터링 네트워크에 필요한 데이터 상호연계 개선 제안 ***빅데이터 플랫폼을 통해 대용량 데이터 저장 및 초효율 처리 능력을 바탕으로 친환경 빅데이터 센터 구축을 통해 공유를 지원합니다. 빅데이터의 경우, 관련 부서 내에 흩어져 있는 데이터를 통합하여 거대한 데이터 센터 시스템을 형성하고, 생태 및 환경 보호를 위한 의사 결정 및 관리와 데이터 지원을 제공하는 법 집행 기능을 제공합니다.
여러 성, 시, 지역의 환경 보호 부서와 모니터링 센터가 모니터링 네트워크 구축 계획을 본격적으로 시작한 것으로 알려졌습니다. 2015년 최신 업무 계획에 데이터 센터가 포함되었습니다. 업무 내용에 집중하고 이를 기반으로 다양한 비즈니스 시스템의 통합 통합 및 데이터 공유를 달성합니다.
또한 점점 더 많은 계측 회사가 통합 프로세스로의 전환과 업그레이드를 시작하기 시작했습니다. 그들은 더 이상 측정 제품 제공에 만족하지 않고 완전한 솔루션으로 업그레이드합니다. 사용자 요구 사항을 이해하기 위해 데이터를 수집하는 편리함을 통해 보다 풍부하고 포괄적이며 시의적절한 서비스를 제공하고 기업 혁신과 업그레이드 및 제품 응용 프로그램 홍보를 촉진합니다.
이러한 새로운 변화 추세는 새로운 제품 및 서비스 디자인 컨셉과 디자인 프로세스 자체에도 영향을 미치고 있습니다. 보다 포괄적인 서비스 정보를 더욱 파악하고 사용자 요구를 포착하기 위해 미래의 계측 제품은 데이터 서비스 인터페이스를 기존 설계에 통합하여 보다 적합하고 현대적인 새로운 제품을 만들 것입니다. 빅데이터는 인간의 삶에 전례 없는 정량적 차원을 창출할 것이며, 앞으로 더 많은 변화가 일어날 것이라고 믿습니다.
오늘날 데이터의 대규모 생산, 공유, 활용 시대가 시작됩니다. '빅데이터 시대의 예언자' 빅터 교수가 말했듯이, 빅데이터의 진정한 가치는 바다에 떠 있는 빙산과 같다. 얼핏 보면 빙산의 일각만 보이고 대부분은 숨겨져 있다. 표면 아래. 빅데이터 기술의 전략적 의의는 거대한 데이터 정보를 마스터하는 데 있는 것이 아니라, 이러한 의미 있는 데이터를 전문적으로 처리하고, '가공'을 통해 데이터의 '부가가치'를 실현하는 데 있습니다.
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