《数据分析事务所专访》本期聚焦大允思程（天津）总经理王丹女士，她将分享如何以数据分析智能核心解锁工业大数据新纪元，探讨大数据分析与人才培养的双向驱动策略，揭秘技术创新与人才培育并重的发展之道，引领行业迈向智能化未来。
1、大数据分析在哪些具体应用场景中发挥了关键作用？
大数据分析在工业企业的应用场景中发挥越来越关键的作用，这些应用场景涵盖了生产、质量、供应链、设备维护、个性化生产以及安全生产等多个方面。比如生产优化（柔性生产），质量实时监测和问题识别，供应链协同动态调整（减少库存积压），预测性维护。
随着企业数据转型的深化，很多工业制造业企业在转型过程中，都在思考的问题是：数据要素真正的价值何在？是数据（资产）？行业经验？AI？还是其它？我是一名数据分析师，也是数据分析师事务所的负责人，我的理解是：数据发挥作用的核心是数据分析应用场景的落地。只有应用才能真正发挥数据要素的价值，才能让企业真正体会到数据化转型的重要性，让企业认识到数据分析真正可以使企业降本增效，这在我国经济下行的压力下，是尤为重要的！
2、大数据分析如何帮助企业提升运营效率或解决实际问题？
现在工业企业数据分析的真实业务越来越多，我以预测性维护为例简单说一说，预测设备故障，减少宕机时间：利用大数据分析生产线上的传感器数据和设备生产运行数据，结合机器学习算法，预测设备故障和维护需求，减少设备宕机时间。这样一来，企业不仅能提前安排维护，还能优化生产计划，大大降低了停机时间和维修成本。
更多的案例或需求，大家可以联系事务所，我们共同探讨。
3、企业面临的主要挑战是什么？
企业意识提升是关键：数据化转型是企业未来的必由之路。数据化转型或者AI（人工智能）化，其关键在于企业高层对数据转型及分析的重视。若企业仅将数据化转型视为数据存贮、数据合规、数据资产入表等，而忽略数据分析人才培育与数据文化建设，则将面临转型困境，难以在未来竞争中立足。
数据标准不一：工业数据标准的缺乏是一个显著问题。由于工业界数据标准不一，设备数据采集变得困难，不同工业协议之间的兼容性问题以及国外引进设备接口不开放都增加了数据汇聚的难度。
数据安全问题：工业大数据涵盖设备、产品、运营、用户等多方面的数据，在数据的采集、传输、存储过程中存在安全风险。数据一旦被窃取或篡改，将对企业及国家安全构成威胁。用户隐私保护也是一个重要问题，特别是涉及用户地理位置、个人信息等敏感数据的泄露风险增加。
数据质量与准确性：工业数据来源多样，数据质量参差不齐，特定场景也很难采集准确的数据，企业需要对数据进行严格的筛选和清洗，以提高数据质量和分析的准确性。
行业数据分析人才缺乏：大数据的处理和分析要求强大的计算能力和专业技能，但是垂直行业知识大数据人才很难获取，企业需要投入资源进行技术研发和人才培养。
数据孤岛与流通问题：企业内不同工厂或部门之间的数据往往相互孤立，难以实现互通，这影响了数据的综合利用效率。跨企业、跨行业的数据流通也面临安全合规、商业模式和技术标准等挑战。
4、当前工业领域对数据分析人才的需求有哪些特点？
复合型人才：既懂行业、又懂数据分析。随着大语言模型的快速发展，对技术的依赖会迅速下降。而了解行业、深蕴行业经验、有数据分析方法论，加上一定的组合能力，才会让企业真正构建自己的数据化场景，让数据真正发挥作用！
5、如何更好地培养工业数据分析人才？
八个字：理论先行 实战为本
夯实数学与统计基础
数据分析是建立在数学和统计学原理之上的，因此，培养优秀的工业数据分析人才首先要夯实他们的数学与统计基础。这包括线性代数、概率论、数理统计等基础知识，这些知识能够帮助分析师理解数据背后的模型和算法，更准确地分析数据并得出有效结论。
加强算法及数据场景构建能力的培养
工业数据分析人才需要熟练掌握各种编程语言和工具来处理和分析大量的数据。Python、R等编程语言以及SQL等数据库查询语言是他们必备的技能。行业协会为所有数据分析师提供的DH（datahoop）智能大数据分析平台，使自建算法，无代码开发应用场景得以实现，让数据分析师们可以便捷的将算法+行业经验+智能AI组合成真实的场景。未来实现场景将越来越容易。
提升领域知识与业务理解能力
优秀的数据分析师不仅要具备数据处理和分析的技能，还需要对所从事的领域有深入的了解和业务理解。因此，培养过程中应注重领域知识的灌输和业务理解能力的提升，使分析师能够在数据分析过程中指导问题的提出并找到最佳解决方案。优秀的工业企业的数据分析师，能帮助企业解决实际困难的数据分析师，一定要懂行业、懂管理。我们作为数据分析师事务所，非常希望工业企业有自己的数据分析人才，这样在业务开展过程中，才能迅速把握需求、迅速开展业务、迅速构建场景，让企业少付出、快收益！
持续学习与更新知识体系
数据分析领域发展迅速，新的工具和技术层出不穷。因此，培养工业数据分析人才应注重培养他们的持续学习能力和敏锐的洞察力。可以通过参加行业会议、研讨会或在线社区等方式，与其他数据分析师进行交流和分享，了解最新的工具、算法和方法。
