在过去的十年中，我国的数据量不仅增长速度迅速，大数据技术和产业大数据应用也越来越成熟，以大数据作为支撑推动产业数字化转型已成为热潮，开始有越来越多的企业开始加入其中，正在向着数字化的方向不断迈进。

大数据推动产业数字化转型

大数据产业的发展可以让企业实现由传统生产经营模式迈向数字化转型升级之路。但在实现转型升级的过程中，并非仅将企业进行信息化改造那么简单。

那么，大数据如何帮助企业实现数字化升级之路的转型？

在实现数字化升级转型的做法上，鹏博士大数据的思路是，在深入分析客户需求的基础上，制定针对性的解决方案，通过工业大数据平台，帮助整合企业零散的数据资源，对海量业务数据进行数据分析、业务建模和挖掘，为企业数据化运营提供技术支撑。

在这种思路的指导下，鹏博士已在电子、汽车、智能装备制造、物流、纺织、日化等行业拥有了丰富的客户案例，能够有效解决工业企业面临的质量、成本、管理、交期方面的问题，全方位地帮助企业实现转型目标。

大数据在推动产业数字化转型的过程中，其技术会不断的迭代，而对产业的渗透也将是逐渐深入。其未来发展也将呈现出一定的趋势。

大数据技术发展趋势

1、增强分析

增强分析功能通过人工智能和机器学习工具及框架扩展了商业智能（BI）工具包。这是从传统的商业智能中产生的，自助式商业智能为用户提供基于视觉的分析，增强分析是自助式商业智能的下一个步骤，它将机器学习和人工智能元素集成到组织的数据准备，以提高数据管理性能。增强分析可以减少与数据准备和清理有关的时间，并且无需数据科学家的帮助就可以为商业人士提供见解。

2、持续智能

据预测，到2022年，超过一半的主要业务系统将基于实时分析做出业务决策。通过将实时分析集成到业务运营中，并处理当前和历史数据，持续智能有助于在新数据到达时增强人为决策。许多组织仍然只依靠历史数据或过时的数据。这样的组织可能会在快速变化的环境中落后，因此，组织应该不断且即时地了解其数据，这些数据将提高问题的识别和解决以及做出重要决策的速度。

3、内存计算

内存计算是加快分析速度的另一种方法，除了实时数据处理外，它还消除了缓慢的数据访问。这使得数据的处理和查询速度比任何其他解决方案要快很多倍，这有助于组织制定决策并立即采取行动。

4、边缘计算

边缘计算是一种分布式计算框架，可以在数据源附近进行计算。随着传输到云计算分析解决方案的数据量的增加，原始数据的延迟和可扩展性以及处理速度等问题也随之出现。边缘计算方法允许减少数据生产者和数据处理层之间的延迟，并通过将数据处理管道的部分移近原点（传感器、物联网设备）来减少对云平台的压力。到2025年，将有75%的数据将在传统数据中心或云平台之外进行处理。

大数据产业新趋势

1、数字政府

在数字时代的背景下，在政府治理方面也迎来了前所未有的转变，“数字政府”的概念也被熟知。数字政府是指在现代计算机、网络通信等技术支撑下，政府机构日常办公、信息收集与发布、公共管理等事务在数字化、网络化的环境下进行的国家行政管理形式。是在现有政府组织架构下，遵循“体制创新+技术创新+管理创新”三位一体架构，所形成的一种新型政府运行模式。用数据对话、用数据决策、用数据服务、用数据创新。作为数字中国体系的有机组成部分，数字政府是推动数字生态建设、实现经济高质量发展、再创营商环境新优势的重要抓手。

2、数字生态

数字生态则是新的产业发展方向，是推动“互联网+”深入发展、促进数字经济加快增长的新动力。其具备价值循环体系、产业融合机制、社会协同平台这三大特征的新型经济单元。数字生态是数字经济的基本单元。大量异质性的企业，借助大数据等新兴技术，紧密的融合在一起，形成的共生、互生、乃至再生的价值循环体系，产生新的产业融合机制。与传统产业受时间、空间限制不同，数字经济体往往可以跨越地域、行业、系统、组织、层级形成广泛合作的社会协同平台。

3、数字技术

大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，加快了公众对大数据技术的认知度。当前，数字科技几乎已渗透到我们生活的所有领域，包括政治、经济、文化、医疗预防、金融、农业、能源、城市管理等。在党的十九大报告中提到，要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，如今，全国各地利用新技术进行创新，促进产业数字化转型已成经济发展普遍共识。

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