国有企业信息化绕不开的论点，我们为什么要搞大数据？

以下都是个人拙见，不当之处望大家批评指正。

现在地球人都知道大数据是好东西，什么是大数据?我们为什么要搞大数据?如何构建符合企业战略发展的大数据体系?

带着问题我们一一进行探讨。这就需要回到大数据的诞生来看，简单来说，一些数据表面看就是一堆毫无关联的数据集合，这些数据之间乍一看也没什么关联关系，但是通过技术手段关联起来分析就会发现一些潜在的价值，再深入的挖掘又能为我们指明方向，大数据的含义就是这样来的。

大数据都有哪些特点呢?

首先数据容量大，数据量要有一定的规模，这个容易理解，现在无论是互联网、国家政务网还是企业，无时无刻都在产生着大量的数据，历年累计的数据都会达到巨大的量级(注：通过大量的数据探索、模型训练，不断的推倒验证、重建的过程才能构建科学的数据模型，就是说跟算命一样，你要信息量大我才能算出东西，越多越准，要做到科学、准确，所以数据量必须要大);

数据种类多，结构化、非结构化、半结构化的数据多种多样，这也是大数据区别于普通信息系统的特点，容纳了大量的多异构数据，数据比较全面(注：大数据不仅仅是各类系统中的结构化数据，还存在着大量的图片、语音、视频、文档等非结构化数据，煤矿企业中智慧矿山的过程数据，设备、传感器数据也占了较大的比重，这些数据结构比较单一，相对来说也不复杂。

但是，这些数据涉及的厂家较多，同一个系统就要两三个厂家来做，单一系统的集成都存在问题，何况是大数据要将所有系统都集成到一起，没有统筹规划，没有标准规范，没有组织、没有专业人才的支撑能行吗?同时，各个矿井和各单位在系统建设初期也缺乏集团的总体指导规划，所有也没有标准可言，都是按照自己怎么方便怎么建设的原则，所以这些都对后期的利用提出了要求。还有这些数据要利用好的大前提也要符合现场管理的合理性，就是数据要可用，如果业务系统都是个摆设，再整一堆没用的数据，你再分析也起不到作用);

速度，数据从产生到加工再到结果的呈现要有时效性，速率要有保证，否则等你分析完了，黄花菜都凉了，股票都赔了，意义就不大了(注：要狠抓源头，从源头上保证底层数据的产生效率，不管是报表还是现场传感器、设备都要保证数据能够高效的产生、能够快速稳定的获取，管理和技术上都要双保证);

真实性，数据要从源头上保证是货真价实的，否则你再分析必将是南辕北辙，这也是最最基本的，(注：企业内部，看似样样数据都有，看似真实。但是，大量的经营管理数据都是以统计为主，数据、报表在各个部门之间传递，具体起到什么作用任谁也说不清，反正上面要什么数据我就报什么数据，是否合理，做什么用一概不管。大量的人力、精力都浪费在了某些数据的毫无价值的流转、上报、处理过程中。其实，这也从侧面反映了信息化存在的一些致命问题，例如缺乏信息战略规划，信息系统没有以真实需求为出发，满足不了业务。矿井生产过程中产生的大量数据，也是未来大数据分析的底层基础数据，一定要保证数据的真实、可靠、可用。

当前，我们的矿井地质条件太复杂，给设备的投入带来不少难题，我们还处在机械化向智能化转变的过程，设备我们投入了，怎么保证设备的稳定运行，有没有发挥真正的作用，设备的整体运行状态，都是我们关心的。矿井的真实安全状态如何，我的液压支架、重点采掘面的设备是否稳定?重点区域的井下各种安全监测设备的数据能否真实反映当前安全状态?这些都需要真实的数据做支撑。

我们当前，以统计为主的业务系统过多，以业务为主的系统太少了，例如矿井内部市场化延伸的成本精细化管理，这种工作出力不讨好，但是又最重要，要做到大数据分析又不能没有，例如你要分析矿井某一个工作面的成本，那你要的数据财务没有、生产系统没有，这些数据很大一部分在现场各部门业务人员日常工作中，没有专业的系统支撑，这时候就需要建系统去完善了，我们要明确一点大数据其实是建立在成熟的业务系统的基础上的，大数据是位于业务的最顶层，需要大量的数据做支撑，数据没有或者不全，这时候就需要用大数据的思维模式再去完善，该优化业务流程的就要去优化。

没有数据治理概念、缺乏数据标准、业务系统之间关联度极低(注：系统之间该有的业务关联没有关联，流程缺失，例如：设备的全生命周期管理，从设备选型、招投标、采购、合同签订、资产入账、入库、使用、维护、转移、报废涉及多个部门、多个系统，但是这些系统都没有将设备的信息关联起来，造成了各取所需，各管个人的一摊子，这么重要的事情，不能因为涉及的部门多、利益多，就没人管，确实需要有人去综合考虑，例如设备选型是否合理，那你要了解设备的在不同地点的使用情况、设备的综合投入、设备的综合利用情况等等，这就需要我们用大数据的思维去优化甚至重建业务流程，倒逼管理部门用信息化的技术手段去实现业务融合，做到数据只出自一个源头，又可以利用到其他多个源头)等，如何从源头上保证数据的真实可靠、可用，这是需要管理者思考的问题，也是需要同管理相结合去深入探讨，也是大数据的基本保障。

（编辑：新余站长网）

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