大数据印刷

1. 大数据时代,大数据概念,大数据分析是什么意思

大数据概念就是指大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据时代是IT行业术语。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。

(1)大数据印刷扩展阅读：

大数据分析的实例应用：

数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。

一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。

大数据分析邂逅世界杯，是大数据时代的必然发生，而大数据分析也将在未来改变我们生活的方方面面。

2. 如何运用大数据对包装厂进行风险管控

大数据时代的到来，可以给我们企业提供一个科学合理的决策依据，那么我们作为包装印刷企业都有哪些数据需要关注，需要统计，需要分析呢。早在两年前，大数据就已经被提出来了，为什么会在这个时候被提出来呢，万事都是有原因的，随着社会经济步伐的放缓，各行各业经营困难的现象与日加剧，各种生产产出附加值持续下滑的态势日渐凸显。呈现全国性乃至全球性行业大洗牌的情势之下，人们不禁要进行思维调整，进行历史的反思。这个行为不仅有其经济规律的原因也是经济社会进步和发展的必要。纵观我国近40年的发展历史，从初期的粗放式放开，全民腾飞式的发展，到近20年来逐步理智地放缓收宫，再到近几年来行业优胜劣汰大洗牌，这都是一个历史发展的必然规律。近两年来随着倒闭潮的轰隆作响，看看那一片片倒下去的企业惨景，自然社会不免地要给人们一个警示，这一切的发生都是为什么，这一切都应该如何安全地度过，这一切问题都应该如何合理有效地解决，带着这一串串的问号，我们怎样才能拿出正确地答案呢，要想解决这些难题，那就只有通过数据收集，再通过数据分析，通过数据的计算，最终你才能理智地、科学地、合理地、准确地得到正确的答案和解决问题的办法。
对于包装印刷起来来说，我们该如何面对着大数据时代，如何得到大数据，又如何通过大数据的分析来最终得到自己所需要的答案呢，那就先看看我们包装印刷行业这些年都经历了哪些过程，目前面临的最大问题是什么，带着这个问号，一步步展开行业的经历，打开自己的过程记录，逐步地分析一下自己从经的经营过程和经营策略，通过深入、细致、庞大的数据来公平合理地科学地分析一下公司的过去，来修正当下幸存之后，对今后的经营决策和发展路径进行修正和确定。
那么，目前对包装印刷行业影响最大，最头痛的问题是什么呢，其实最主要的问题只有一个，那就是产出的附加值在一步步地向冰点靠近。从2015年全国印刷百强企业的业绩中我们可以看得出，包装类的企业总体利润率都在5-6%之间。年营业额上亿元，其利润也不过5-6百元，这是纯利润吗，难说。那么那些中小规模的包装印刷企业的结果又如何呢，没法保证，因为他们的客户源就不稳定。所以说，如何增加产出的附加值是包装印刷企业尤其是胶印瓦楞包装企业需要积极面对、认真总结、正确分析、合理决策的首要前提。
大数据时代对于包装印刷行业来说都需要哪些数据呢，你又能够统计出那些数据呢。20年前西方国家就总结出了企业的IE工程，这个IE工程的工作就是给予数据统计的结果做出的结论。而今的大数据的范围可就比简单的车间IE工程的范围要广的多了。因为大数据不仅仅是自己这个企业的数据统计，还有国内国外整个行业以及行业上下游的行业数据，因此说，这个数据要是统计下来可是一个非常庞大的数据库了，可话又说回来了，没有这些数据库的存在，可能还真的没有人能够说服您改变您这么多年来一直坚持的观点、思维、习惯、作风和决策依据。因此，只有通过大数据的统计才能改变您大脑，改善企业的前途，改良行业的状态。
今天面对包装印刷行业的首要难题就是如何提高产出的附加值，要想提高附加值就要具备如下几个基本条件：
1. 利润空间；
2. 生产成本；
3. 运营成本；
4. 销售成本；
5. 财务成本。
基于这5个基本的前提条件进行数据分析，你自己自然就会发现前面的亮点，发现出口，找到合理的路径。

3. 什么是大数据

大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：

①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。

②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。

③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。

④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。

⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

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4. 大数据的特点和作用是什么

大数据的出现给很多企业对于寻找未来的方向性带来很大的帮助，所以很多企业开始密切关注大数据，现在很多人都开始关注大数据了，大数据能够给大家带来帮助，但是大家知道不知道大数据的特点和作用是什么呢？一般来说，大数据的特点就是数据体量巨大、类型多样、处理速度快、价值密度低。

大数据的特点是什么呢？具体来说，大数据具有4个基本特征：
一是数据体量巨大。现如今，一般的首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，就目前而言，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。数据处理都需要很快的速度，可从各种类型的数据中快速提取高价值的信息。
四是价值密度低。以视频为例，在很长时间的视频中，在不间断的监控过程中，可能有用的数据只有几秒。

大数据的作用
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、数字家庭、物联网、社交网络、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，能够使大数据为大家更好的服务。
第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策对大数据的分析越来越重视，对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在公共事业方面，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
以上就是对于大数据的特点和作用的解答了，一般来说大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。希望这篇文章能够给大家带来帮助。

5. 大数据的四个典型特征

大数据的四个典型特征
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
一是数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB)，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
三是价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
四是处理速度快(Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。

6. 什么是大数据

大数据又称巨量数据、海量数据，是由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的数据集合。基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。

“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。换言之，大数据就是在浩如烟海的信息中，利用数据分析的技术，对冗杂无序的数据进行分析和整理，并迅速筛选出有价值的信息。

大数据的基本特征

一是数据体量巨大。网络资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。

二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

7. 什么是大数据，大数据的特征和结构有那些

大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
一是数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB)，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
三是价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

四是处理速度快(Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。

8. 什么是大数据以及大数据的特性有哪些

大数据从整体上看分为四个特点，
第一，大量。

衡量单位PB级别，存储回内容多。
第二，高速。

大数答据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第三，多样。

数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。
第四，价值。

大数据不仅仅拥有本身的信息价值，还拥有商业价值。大数据在结构上还分为：结构化，半结构化，非结构化。结构化简单来讲是数据库，是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。

9. 什么是大数据,它有哪些特点

大数据是什么？在很多人的眼里大数据可能是一个很模糊的概念，但是，在日常生活中大数据有离我们很近，我们无时无刻不再享受着大数据所给我们带来的便利，个性化，人性化。全面的了解大数据我们应该从四个方面简单了解。
定义，结构特点，我们身边有哪些大数据，大数据带来了什么，这四个方面了解。
那么“大数据”到底是什么呢？

在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出：大数据即是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以称为大数据。
大数据具有什么样的特点和结构呢？

大数据从整体上看分为四个特点，
第一，大量。

衡量单位PB级别，存储内容多。

第二，高速。

大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第二，多样。

数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。
第三，价值。

大数据不仅仅拥有本身的信息价值，还拥有商业价值。大数据在结构上还分为：结构化，半结构化，非结构化。结构化简单来讲是数据库，是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。

那我们身边有哪些东西是大数据呢？
在生产生活中常见的有电信数据：通话数据、短信数据、手机浏览数据。银行数据，微信聊天数据等。

最后，大数据能做什么？

人们的生活离不开它，因为他在日常生活中发挥的作用逐渐加强。例如：用户画像，帮助人们制定个性化的需求，知识图谱。人工智能例如:谷歌的“阿尔法狗”在围棋大赛中赢得、阿里巴巴的ET、网络的无人驾驶汽车等。数字货币，物联网等。

10. 大数据时代，包装印刷企业应该怎么做

【一帆包装印刷】 对于包装印刷企业来说，我们该如何面对大数据时代，如何得到数据，又如何通过数据的分析来最终得到自己所需要的答案呢？首先需要了解包装印刷行业这些年都经历了哪些过程？目前面临的最大问题是什么？逐步地从经营过程和经营策略分析，通过深入、细致、庞大的数据来公平合理地科学地分析一下公司的过去，来修正当下幸存之后，对今后的经营决策和发展路径进行修正和确定。
那么，目前对包装印刷行业影响最大，最头痛的问题是什么？其实最主要的问题只有一个，那就是产出的附加值在一步步地向冰点靠近。从2015年全国印刷百强企业的业绩中可以看得出，包装类的企业总体利润率都在5-6%之间。年营业额上亿元，其利润也不过5-6百元。那么那些中小规模的包装印刷企业的结果又如何呢，没法保证，因为他们的客户源就不稳定。所以说，如何增加产出的附加值是包装印刷企业尤其是胶印瓦楞包装企业需要积极面对、认真总结、正确分析、合理决策的首要前提。
今天面对包装印刷行业的首要难题就是如何提高产出的附加值，要想提高附加值就要具备如下几个基本条件：利润空间、生产成本、运营成本、销售成本和财务成本。基于这5个基本的前提条件进行数据分析，你自己自然就会发现前面的亮点，发现出口，找到合理的路径。
一、利润空间
利润空间取决于企业的上游客户和下游的原辅材料供应商的生存条件和利润空间的大小，客户的日子好过了自然就会对供应商松一点紧箍咒，因为他们也不想把供应链搞的那么紧张。可一旦他们受到了行业的压力威胁，时时面对朝不保夕的困境之下，本能就会迫使他们对供应商进行下压，这就是企业的生存法则。而对于下游的供应商来说，他们的生存同样要受到上下游的利润空间的挤压，这样就形成了一条严丝合缝的市场链条，谁都离不开谁，谁也无法挣脱这根链条，既无可奈何还要相互利用。因此说，利润的空间是一个由市场决定的自然法则，谁都很难改变它。所以说，对任何一个企业来说，你的利润空间和行业的利润空间是一致的，要想合理有效地改变，那就要考虑到这样一些基本的数据：比如：国内整个上游客户群的目前行业状态如何；客户的行业竞争和生存压力有多大；能够留给供应商的利润空间还有多大；消费空间的放大与缩减；上游客户抵御风险的能力等等。
这一切都是做为一个作为下游供应商需要了解上游消费环境，决策企业走向的基本条件。
而面对下游供应商来说：他们面对的纸类包装企业大的市场环境对造纸企业会产生什么样的影响；未来几年纸包装市场对纸张的需求状态；造纸行业的转型升级有多大的空间，对纸张的价格影响有多大等。如上这些数据都是包装企业分析未来作为主要原料成本的基本要素。
二、生产成本
生产成本道是属于企业自己可控制的一个利润获得的主要条件。在包装印刷行业中尤其是胶印瓦楞包装行业，生产成本最大的就是纸张，约占总价格的50-55%，辅料成本11%，而生产成本则高达15%，运营成本6%，销售成本3.5%，财务成本4%，实际纯利润5-6%。
生产成本中最主要的就是原辅材料和加工成本，销售成本的高低只受产品品质高低的影响较大，财务成本的高低受影响最大的是财务负债率。在整个生产成本中，附加值增值空间最大的是加工成本和产品品质的高低，同时在生产成本中需要统计的数据也是非常大的。
一个企业几十台设备，几十个客户，上百个产品，如果都按照细分标准统计下来作业量可谓是巨大的。但没有这些数据的参考，企业就很难做出正确的决策。直到目前为止，绝大多数企业都还存在一个非常大的误区。那就是在当前企业利润率就岌岌可危的情况下，很多企业不是采取科学的方法来调整企业的经营策略，而是仅凭感觉来进行方向调整。例如，看到产品利润率低了，就开始在生产成本上下功夫。这本身并没有错，只是有些企业采取的方法却是很不科学，那就是一个劲地在原辅材料的采购价格上下功夫，不管三七二十一，拼命地压低原辅材料的采购价。他们是只看到了每个月支付的应付款降低了，却没有真正看到生产的成本却在不断地同步上升。之所以会出现这种状况，其主要原因就是管理制度不健全、不科学，完全凭感觉来决策，这样决策的结果就只能是造成企业的产成品利润越来越低。
在纸包装行业中，首先就要了解纸张的特性，其最后主要的特性就是价格越低的纸张，其物理性能就越差，而物理指标越低，其稳定性也就越差，生产的半成品质量也就会越差，那么产成品的合格率就必然会很低。要知道计算再高的利润率，也只有在产品是合格的情况下才能有效的，一旦报废率超过了5%，那么你的全部的生产利润率就全泡汤了。经过近20年的一线跟踪结果，原辅材料的价格每下降一个级别，其所造成的生产过程不良品和报废率的损失远远大于采购价格的差额。与此同时，底价原辅材料对设备的伤害程度会随着价格的降低而反向升高，单机生产效率和整线生产效率也都会随着原辅材料的价格的降低而成倍地降低。根据多年一线数据统计，原辅材料每降低一个等级，半成品和产成品的合格率会下降20%以上，半成品质量事故率上升35%，批量报废率上升15%以上。单机生产效率下降25%，整线生产效率下降30%以上。
加工型生产企业要想增加产品的附加值和生产利润率，唯一的办法就是减少人员的配置，减少设备的工时浪费，提高生产效率，提高产品的合格率，只有这样，你才能有效地降低生产成本提高利润率。
三、运营成本
一个企业的运营成本的高低完全取决于一个企业的管理文化，因为企业的管理文化决定了管理制度的科学性和合理性，一个企业的运营成本体现在一个企业的工作有效率。如果一个企业总是谁有权谁说了算，企业没有科学地管理制度，权力者想怎么干就怎么干，那这个企业绝对是效率最低的公司。所以，需要通过对应的数据来进行验证企业的效率，包括企业决策准确率、企业决策的失误率、企业决策的错误率、企业决策执行完成率等等
以上的这些基本的数据足以考量一个企业文化的优劣，要知道一个企业的文化不是简单的说出来的，而是实践过程中检验干出来的。
四、销售成本
企业的销售成本主要体现了一个企业的客户等级和企业的品质等级以及公司的运营模式上，客户等级的优劣反映在销售的开发成本和客户关系正常维护上，同时很多企业还会出现一种客户关系修复费。
如果开发成本的比率偏高，就意味着客户的订单批量过小和订单品相繁杂。如果销售成本中客户关系修复费用偏高，就说明企业的品质问题较多。所以说，销售成本是和生产品质相关联的。主要需要注意的数据有：客户开发公关费用率、客户关系修复成本率、交货及时率、使用合格率、客户满意率等等。
这些数据的高低都可以反映出销售成本在哪些方面偏高，为什么偏高，如何解决问题，这都是企业决定服务方向和科学管理的有力根据。
五、财务成本
一提到财务成本可能会有很多人以为这都是财务负担，其实这不很准确，财务负担关系的是企业运营的现金流，现金流充裕，财务负担就低，现金流不足，那么财务就会吃紧。而财务成本体现的是财务有效周转率和财务运行成本。一个企业的财务状况如果在运营过程中有效的周转率低下，那就势必会造成财务成本被占用，周转率越低，被占用的成本就越高，原辅材料的采购量准确率越低，那么被占用的财务成本积压就会同比上升，主要关注的数据如下：订单开单及时率、订单回款及时率、原辅材料报废率、产成品合格率、财务有效周转率等。
财务成本降低2%，那么就可以增加2%的产品利润率，这些都是1:1的硬性指标，浪费一分就损失一分。因此，对财务成本的关注，可以有效的为公司运营方式提供一个科学地决策参考。
现阶段，随着工业4.0时代的到来，我们在提高效率的同时还会大比例低降低一线生产人员的配额，管理人员的配置也同步在降低，这样一来，人力成本至少可以下降50%以上。生产成本可以通过提高效率来降低，运营成本、销售成本和财务成本都需要通过科学地管理模式和管理制度来完成。我们应该把过去不正确的将眼睛只盯在采购价格上的错误做法纠正过来，着力在发展技术研发上，将提高生产效率作为第一发展目标，提高管理文化的科学性，科学合理地提高你的产品附加值，提高利润率，也只有这样才能有效地提高你的净盈利。2016年中国包装印刷业亟需解决的五大问题http://www.yfys168.com