宁波工业互联网研究院

树根互联旗下的rootcloud比较符合，目前国内连接设备最多的工业互联网云平台就是rootcloud，打造规模也很大，已经运营了11年了。

工业互联网将整合两大革命性转变之优势：其一是工业革命，伴随着工业革命，出现了无数台机器、设备、机组和工作站；其二则是更为强大的网络革命，在其影响之下，计算、信息与通讯系统应运而生并不断发展。　　伴随着这样的发展，三种元素逐渐融合，充分体现出工业互联网之精髓：智能机器：以崭新的方法将现实世界中的机器、设备、团队和网络通过先进的传感器、控制器和软件应用程序连接起来。高级分析：使用基于物理的分析法、预测算法、自动化和材料科学，电气工程及其他关键学科的深厚专业知识来理解机器与大型系统的运作方式。工作人员：建立员工之间的实时连接，连接各种工作场所的人员，以支持更为智能的设计、操作、维护以及高质量的服务与安全保障。　　将这些元素融合起来，将为企业与经济体提供新的机遇。例如，传统的统计方法采用历史数据收集技术，这种方式通常将数据、分析和决策分隔开来。伴随着先进的系统监控和信息技术成本的下降，工作能力大大提高，实时数据处理的规模得以大大提升，高频率的实时数据为系统操作提供全新视野。机器分析则为分析流程开辟新维度，各种物理方式之结合、行业特定领域的专业知识、信息流的自动化与预测能力相互结合可与现有的整套“大数据”工具联手合作。最终，工业互联网将涵盖传统方式与新的混合方式，通过先进的特定行业分析，充分利用历史与实时数据。工业互联网是指全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。它通过智能机器 间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业、激发生产力，让世界更美好、更快速、更安全、更清洁且更经济。|

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小编整理的，工业互联网行业企业有以下四大类：1、制造业企业：富士康、三一重工、航天科工、海尔、美的、钢铁企业，国外的卡特彼勒等；2、装备自动化：GE、西门子、博世、国内和利时、航天云网等；3、ICT企业：华为、阿里、紫光、浪潮，小的初创的寄云科技、奥普云，国外的思科、Intel；4、做大数据软件企业：用友网络、石化盈科、东方国信，国外的PTC。

你可以看看4月22-24日开展的成都国际工业博览会，我记得有一场论坛会主题是《2021（第六届）中国工业互联网创新与应用大会》，也有不少的行业大咖来分享见解，可以去相互交流学习。具体的会议时间需要到官网确认哈。

上班之后我想应该更受关注吧，发展更好。因为在这次，工业互联网应用于生产制造、物资配置、医疗救治、防控等诸多场景，出大名了，尤其是国内有名的几个平台。像江苏徐工信息在线驰援火神等建设，通过汉云平台大数据帮企业开工，还有研发热筛查，可见工业互联网在助推国家治理体系和治理能力现代化过程中这次真的发挥了重要作用。

大数据的就业方向很多的，想华为、阿里、百度、腾讯这些大厂都是有招聘需求的。一、ETL研发随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。二、可视化(前端展现)工具开发海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview、Tableau、大数据魔镜可以直观高效地展示数据。可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。中国本土的数据工具也在近年来迅速发展。大数据魔镜是该领域第一品牌，市场占有率第一，已成为上万家企业分析、决策的标配工具。三、信息架构开发大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。四、数据仓库研究数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。五、数据科学研究这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。

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