Интернет, большие данные и облачные вычисления постоянно подрывают традиционную индустриальную структуру и не могут использовать новые возможности для развития, скорее всего, будут устранены промышленностью. Промышленные большие данные для предприятий сельскохозяйственной техники, чтобы получить более глубокое и всестороннее понимание, обеспечивают беспрецедентное пространство и Потенциал с большими данными и связанными с ними технологиями может обойти информационные силосы, дымоходы данных, разработать целевые и конкурентные стратегии и реализовать персонализированный, точный маркетинг.
В настоящее время отрасль сельскохозяйственной техники находится в глубине корректировки рынка, промышленных инноваций и трансформации, является ключевым этапом модернизации продукта, оживляет акции, ускоряет темпы инкрементной оптимизации. Промышленность как барометр изменений в отрасли стала важной частью информационных технологий Промышленность будет судить, планировать и принимать решения на основе этого, чтобы сельскохозяйственные предприятия разработали стратегии, оптимизировали ресурсы и соответственно улучшили свои возможности, и пользователи будут принимать больше решений о времени покупки, целях покупки, производстве домашних заданий и больших данных Можно сказать, что отрасль в основном достигла консенсуса в отношении важности больших данных. В то же время из-за существования крупных отраслей данных соответствующие информационные барьеры между подразделениями, обструкция данных, различные подразделения, различные предприятия, такие как широко распространенная блокада данных, Части данных трудно достичь упорядоченного слияния, совместного продвижения, увеличения сложности сбора данных, интеграции.
Недавно на совещании по обмену информацией многие эксперты надеются, что все стороны придадут большое значение созданию больших данных, призывают к нормам, укреплению производства и сбыта сельскохозяйственной техники, агрономии и других данных, получают надлежащий ответ и поддержку. В отрасли сельского машиностроения недостает большой платформы данных. Например, некоторые данные о производстве и маркетинге характеризуются широким кругом, с основой предприятий, некоторыми предприятиями, предварительными источниками данных, такими как большие различия с крупными и средними тракторами, некоторые эксперты определяют объем продаж в отрасли почти 500 000 единиц, а некоторые Отраслевые данные показывают, что около 300000. Отсутствие всесторонней и точной поддержки данных, предприятиям сельскохозяйственной техники трудно понять реальные рыночные условия, легко привести к недооценке «процветания рынка» или «рыночного спада». В стратегическом принятии решений и некоторых сельскохозяйственных машинах Предприятия, что спад в отрасли является лишь временным явлением, твердо убеждены в том, что «нести прошлое - это весна» и не решили свернуть линию фронта, чтобы снизить операционный риск, но придерживаться первоначальной обширной стратегии роста, полного стремления к «водопаду производительности» и некоторых компаний Промышленность достигла критической стадии реструктуризации промышленности и вступила в новую нормализацию роста и замедления роста, активно оптимизируя соответствующий вклад ресурсов и сокращая экономический рост Цель, контрольный пакет акций, добавочная оптимизация, ускорение реструктуризации промышленности, чтобы найти и понять новые возможности.
Объективно говоря, отрасль находится на ранних стадиях большого построения данных, стала иметь определенную ссылочную ценность. Всесторонний взгляд на развитие крупных данных отрасли, все еще есть некоторые трудности, возникающие при разработке источников данных. Сельскохозяйственная техника, сельскохозяйственные технологии, сельскохозяйственные ресурсы и отношения с клиентами Такие, как отсутствие большого объема данных, трудно дать отраслевым подразделениям оказать конкретную поддержку в решении информационных вопросов, что намного меньше, чем научные, всеобъемлющие, точные и своевременные требования к доставке информации.
Во-первых, отрасли большие данные, которые должны быть system.Industry больших данных, самое основное требование, чтобы иметь возможность показать всю картину отрасли, не может появиться «можно только ссылаться, без ущерба» явление. В промышленности большие статистические данные данных показывают явление более шести, Более агрономические данные, меньше агрономических данных, больше энергетических машин, меньше вспомогательных инструментов, более традиционных предприятий, меньше появляющихся предприятий, более средних и младших продуктов и менее высокопроизводительных продуктов, меньше общих данных, меньше данных деления, больше данных модели, Следует отметить, что отсутствие данных больше отражает систематический характер данных. Отсутствие соответствующих систем и стандартов, некоторые департаменты неохотно открываются, некоторые компании не хотят делиться своими собственными данными.
Во-вторых, большие данные отрасли должны быть всеобъемлющими. Сельскохозяйственные и агропромышленные данные в регионе в основном находятся на слабой стадии, и трудно эффективно поддерживать улучшение традиционных продуктов и разработку новых продуктов, ограничивая развитие полностью механизированных продуктов и затрудняя поддержание всего жизненного цикла сельскохозяйственных культур Мониторинг условий эксплуатации оборудования. Данные о национальных субсидиях в рамках региональной политики в отношении низкобюджетных, насыщенных и других продуктов не субсидируются, общая отраслевая информация трудно полностью отражать данные отраслевых ассоциаций, в основном из-за отсутствия новых бизнес-данных, региональных продаж и другой поддержки данных. В последние годы наблюдается рост числа новых предприятий в сельскохозяйственной технике, и в частности продажи ведущих продуктов тракторов в третьем и четвертом ярусах стали важной частью силовой части более чем на 100 лошадиных сил. Трудно найти скрытого молодого тигра в рыночных джунглях без изменений в продуктах развивающихся предприятий Промышленная модернизация, темпы отрасли для ускорения перестановок, число новых предприятий подкреплено наполовину рынка, как ожидается, получат новые промышленные преимущества. Отношения с клиентами, отсутствие надлежащего строительства большинства предприятий, отсутствие согласованности и систематических данных. Среди них региональный спрос Количество, модели могут лучше продемонстрировать развитие рынка, правила пользовательских потребностей, Является самой основой данных о ценности исследований.
В-третьи, большие данные должны быть гибкой издательской индустрией. В большинстве отраслей пока не обнародовали информацию на ежемесячной основе поэтапного выпуска, блок спрос трудно получить требуемый непрерывный поток точных, данных в режиме реального времени. Так как субсидии через открытую сеть передачи данных, закрытая сеть информация субсидии и различные времена, тот же калибр данных индустрии трудно своевременно отображение информации. в то же время, субсидированная информация отставание продукта вызван рыночными факторы овердрафтом, реальная конкуренция на рынке трудно динамичный воплощено. сельхозмашины продукты не имеют соответствующие ресурсы и статистику промышленности платформу, хотя отраслевые ассоциации публиковать информацию об отдельных продуктах, большинство из них до сих пор в «быть отделочной» стадией, в целом данные отраслей трудно своевременно выпуск. агрономическая, при условии сельскохозяйственной структуры посевных площадей, сезонный спрос и статистических ресурсов, статистикам общего качество, большой объем работы и т.д. несколько эффектов, то трудно добиться своевременной обработки и распространения данных.
Углубленное развитие промышленной реструктуризации, регулировки глубины рынка фона, развитие сельскохозяйственного рынка циклических, структурных фазированных факторы, наложенных друг на друг, движимой промышленность напомнить усилить строительство больших объемов данных, в лице потенциальных рисков и возможностей для раннего выявления, раннее раннее предупреждение, раннее выявление, раннее удаление планировать заранее, примите меры предосторожности. большие данные отрасли продолжают продвигать строительство должно быть сделано, чтобы усилить звук, не так, как ветер, как облака, как туман.
Во-первых, оптимизировать управление большими ресурсами данных, интегрировать и оптимизировать связанные ресурсы и вести здоровое развитие больших данных. В настоящее время сельскохозяйственные предприятия, как правило, не располагают ресурсами для создания соответствующих больших данных для разрушения «островов информации» и «дымохода» и изменения фрагментации данных Это явление требует поддержки и руководства соответствующих правительственных ведомств и торговых ассоциаций, формулирования или совершенствования соответствующих законов и правил, правил и положений, использования рыночной информации для улучшения контроля над рынком, выявления и решения проблем при разработке больших данных во времени и формирования онлайн-и автономной интеграции Регулируйте шаблон. Используйте методы административного сбора, веб-поиска, добровольного предоставления, платной покупки и т. Д., Чтобы руководить предприятиями, торговыми ассоциациями, научно-исследовательскими институтами и общественными организациями, чтобы взять на себя инициативу для участия в исследовании и сформулировать меры по внедрению данных, открывая и регулируя данные законами и правилами Содержание, использование способов.
Во-вторых, это повышение качества персонала данных. Из-за роста больших данных, находится в зачаточном состоянии, а основная работа больших данных отрасли сельскохозяйственного машиностроения соответственно слаба, нам нужно предоставить больше ресурсов для продвижения обучения персонала, внедрения талантов и т. Д. Интеграция предприятий, учреждений и т. Д. Социальные ресурсы, содействие стратегическому сотрудничеству, построение взаимных отношений и построение долгосрочного механизма обучения и подготовки профессионалов в большой отрасли данных. Полные стратегии стимулирования талантов для привлечения талантов высокого уровня, создания гибкого механизма привлечения талантов, создания большой системы поддержки инноваций данных, таланта Высоты.
Третий заключается в том, чтобы внедрить метод построения больших данных с акцентом на услуги по обработке данных в сельскохозяйственной технике, агрономии, сельскохозяйственных материалах и электронной коммерции, а также создать «промышленную модель с большими данными +». Чтобы способствовать углубленной интеграции больших данных с сельским хозяйством, экономической деятельностью и управлением клиентами, Опорный, безопасный и контролируемый поток данных должен использоваться клиентами, которые в этом нуждаются, и работодатели в отрасли должны использовать большой анализ данных для получения маркетинговых исследований, разработки продуктов, симуляции производства и продаж, машинного слияния, прецизионного маркетинга и послепродажного обслуживания и т. Д. Управление жизненным циклом продуктов облачных сервисов и облачных приложений, улучшение поддержки принятия решений, операционная эффективность, продвижение промышленного производства в промышленную разведку, промышленность для создания изменений и развития.
Хотя жемчужина красива, ее нужно увязать. Большое промышленное строительство данных - это систематический проект, обеспечивающий плавный поток информационных требований, стандартизация развития по-прежнему сталкивается со многими трудностями, всем сторонам необходимо сплотиться, совместное продвижение по службе, создать механизм долгосрочного развития. Индустрия должна быть ориентирована на клиента , Усилить строительство и использование больших данных, взять на себя инициативу по изучению изменений на рынке, накопить больше энергии для промышленного развития и стремиться создать «новую визитную карточку» для разработки больших данных в отрасли.