课程

课程介绍

大数据对于制造业发展有着重要的影响,制造业在进行企业战略设计建设及开展过程中,一定要注重大数据的支持与使用,从而科学有效地增强企业自身的核心竞争力,促进企业的健康快速开展。通过学习,让学员了解云计算与大数据的本质以及大数据的应用,特别是在制造业领域的应用,使学员理解大数据本质的作用,并结合当前热门的云计算的概念,让学员了解大数据是如何让云计算落地实现的。

培训对象

对本课程感兴趣人员。

课程收益

系统地掌握大数据在制造业管理中的应用。

知识概要

-- 什么是大数据;
-- 大数据的各种应用;
-- 大数据在制造业的应用;
-- 大数据处理的实现;
-- 大数据的案例汇总。

课程大纲

模块

学习内容

第一天

一、什么是大数据

大数据产生的背景

数据大爆炸的时代

互联网的激发因素

大数据到底是什么

维基百科的定义

大数据具有4V的特点

数据计量单位

人类正式进入ZB时代

所有的数据单位,到达DB

例子:目前数据到底有多“大”

二、大数据的各种应用

用户信息汇总

1个笑话:顾客要求送披萨饼,客服关切倍至

工薪阶层如何省小钱

判别

Target超市使用大数据判断怀孕

阿里云知道谁需要贷款

垃圾邮件

推荐系统,精准营销

奥巴马竞选

百度搜索风云榜和搜狗热搜榜组织新闻事件

淘宝首页展现商品

商用社交开始决定百事可乐的营销计划

用户分层

中移动挽留流失客户

陆金所发红包

业务流程的改善

京东天猫淘宝店铺的销售流程的改善

政府网站跳出率降低的改善

第二天

三、大数据在制造业的应用

大数据在各种领域的介绍

金融领域

教育领域

生活娱乐领域

制造业大量结构化数据和非结构化数据

产品数据:设计、建模、工艺、加工、测试、维护数据、产品结构、零部件配置关系、变更记录等

运营数据:组织结构、业务管理、市场营销、质量控制、生产、采购、目标计划、电子商务等

价值链数据:客户、供应商、合作伙伴等

外部数据:经济运行数据、行业数据、市场数据、竞争对手数据等

大数据在制造业的作用

实现智能生产

实现大规模定制

有助于提供工艺的水平

大数据构成新一代智能工厂

传统制造业突破现有生产方式与制造模式的需求---分析需求数据

非标准化产品生产过程中,产生大量的生产信息与数据

收集、处理和分析的数据,以反过来指导生产

两部分数据开展智能生产,生产出高品质的个性化产品

物联网的结合,迎接工业4.0

四、大数据处理的实现

强大的计算机

天河二号

劳伦斯-利弗莫尔国家实验室的红杉

美国国防部秃鹰集群

日本的鲸

第三天

两种技术的对垒:Exadata与Hadoop

关系型数据库的无奈

真实案例:计算一周内基站访问的用户前百位

非关系型数据库的崛起和短板

技术普及困难

无法实现非编程的查询

巨人和蚂蚁

价格和运维成本

分布式技术的优势

Share-Nothing技术

故障成为正常状态的集群

分布式存储和分布式计算

大数据与分析实时的矛盾

Hadoop和Storm

Hadoop的原型Google的Big Table

Hadoop的适用范围

Storm的流数据处理

Spark的兴起

大公司的架构

一号店的数据分析架构

美图网的日志分析架构

五、大数据的案例汇总

网站日志分析

电信聚类分析

社交网络

推荐算法

文本挖掘

手机用户移动轨迹

地铁站的设立

从历史数据中提取逆回购数据

认证过程

无认证考试

开班信息

暂无开班信息