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原始数据没有价值，需要处理
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在基础分析阶段，我们常常利用经过智能处理的数据。汽车仪表盘会显示车速、油位和引擎转速等原始数据。但另一套量表会显示以当前车速行驶消耗了多少燃料，不需要车主自己计算。这就是基本的实时分析法：汇总三组原始数据，得出智能可行的信息。
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未来，这个相对基础的分析方法将进一步扩展，涵盖实时天气状况、地形地势、交通量预测和剩余路程，对这些数据进行汇总之后给出建议。
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同样的方法也适用于工业企业。对智能筛选后的数据进行分析解读，可以辅助决策过程。多数情况下，可运用算法去除不相关的读数，从而得到更有意义的信息（见图5.1）。
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图5.1 全面影响企业的技术及其影响(2)
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对数字数据进行压缩、清理、再处理、筛选和归类能为企业提供洞察和警示，帮助企业有效操控复杂的制造流程。分析目标越宏大，数据的准备、改进和最后得出洞察所需的软件复杂度和计算能力就越高（见图5.2）。
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图5.2 数据价值链(3)
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工业X.0：实现工业领域数字价值 [:1704031681]
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如何选择数据策略——内部回报和外部回报哪个更多？
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越来越多的企业成功利用数据实现营收，主要是通过以下两种方式：
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第一，企业逐渐能从各部门和流程产生的数据洞察中做出准确判断。如此一来，企业便可改进运营模式，从中提取更多价值。
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第二，企业逐渐能从正在使用的产品中收集数据洞察并转化为服务，作为自身价值创造的主要驱动力。
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例如，丹麦风力涡轮机制造商维斯塔斯（Vestas）对天气数据加以分析，辅助涡轮机的定位和运转，实现最优能量输出。换言之，该制造商不仅出售产品，还提供能促进产品使用最大化的服务——基于预测性分析和资产性能分析。(4)
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因此，对一家缺少数据策略的工业企业来说，问题在于是从上述策略中二选一还是两者者结合使用。
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图5.3汇总了企业各部门常用的分析方法。虽然并非面面俱到，但还是可以从中看出，数据分析能够在众多领域为企业增加价值。详细实例可参考第四章对施耐德电气和比雅斯集团数据分析策略的案例研究。
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事实上，在产业物联网世界中，数字数据才是真正的企业货币。数据分析能为各行各业激发巨大价值潜能。以汽车制造商为例，埃森哲计算表明，该制造商从一项全面的数字化策略中获得的价值有46%是来自于数据分析（参见第三章）。
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工业X.0：实现工业领域数字价值 [:1704031682]
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数据策略助力企业解锁五种价值来源
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为了帮助企业更好地做出选择，我们列举了数据分析为工业企业带来的五大优势，这些优势都能为企业创造价值。
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（1）客户体验得到优化。对联网产品传回的数据进行压缩并转化为可行洞察，能为企业（包括制造商、客户以及客户的客户）创造直接价值。例如，汽车制造商根据汽车传回的数据发送软件更新，汽车则能迅速接收更新。此举刷新、改变也因此极大改善了用户的驾驶体验。数据分析能让企业明确“现在要做什么”和“下一步该做什么”，这对企业而言是个重大机遇。同样，生命周期服务也能够快速改善客户体验，全球工业设备制造集团施耐德电气以及工业厂房、风力发电厂和建筑群相关企业就提供了类似服务。越来越多的工业企业开始从数据中提取客户资料，为每位客户提供定制化服务。
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图5.3 行业分析用例(5)
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（2）产品性能得到优化。软件赋予联网产品以生命，较之于非智能硬件，联网产品能够实现更多价值。结合智能电表与数据分析可使公用事业公司实现更加有效的电网和能源管理。借助人工智能应用和联网产品及其组件传回的性能数据，可以提高担保管理效率。工业机器中的联网组件能够精确预测各个零件检查、保养或更换的时间点。重型卡车组件供应商德国采埃孚集团（ZF Friedrichshafen）就是个极具说服力的例子。该集团开发了一个省油变速系统，能够根据GPS反馈的数据分析地形，提前告知驾驶员何时换挡。(6)