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大数据技术如何赋能双碳行业？大数据技术体系可以归纳总结为基础技术、数据管理技术、数据分析应用技术、数据安全流通技术四大方向。大数据技术与实体经济深度融合，不断产生新业态新模式，工业大数据是智能制造和制造服务化的重要组成部分，在制造业中，工业大数据赋能构建智慧工厂、智能联网产品运维服务和绿色制造，在电力行业中，工业大数据助力广域电网测量WAMS、能源装备的远程运维、新能源分析与优化以及停电预测和过载预警等。

碳管理方面，碳核算监测、碳交易、碳金融等也离不开大数据技术。大数据赋能助力碳足迹分析管理。碳足迹是以生命周期评价方法评估研究对象在其生命周期中直接或间接产生的温室气体排放，对于同一对象而言，碳足迹的核算难度和范围要大于碳排放，其核算结果包含着碳排放的信息。通过构建基于原材料物料碳、能源碳、工艺碳数据的工艺和设备的排放模型，利用大数据技术对数据实时处理，实现对设备、产品、产线、区域碳排放的精确核算。

高国伟课程背景：现在工业互联网、物联网迅速发展，用户规模和数据规模均大幅增加，而各种新业务及创新应用也层出不穷；商务化程度逐步攀高、“娱乐化精神”和“碎片时间的利用”优势得以保持，沟通和信息工具的价值不断深化，数据的价值已越来越多地被关注。那么这些大数据和工业互联网在工业尤其是在冶金行业为什么成为业内焦点、难点，成为未来收入的增长点、竞争的制高点、战略转型的关键点。

1.深圳市儿童医院成功部署IBM集成平台与商业智能分析系统IBM利用其行业领先的大数据与分析技术，支持深圳市儿童医院搭建信息集成平台，整合原有分散在多系统中的海量数据，实现各部门的信息共享;同时通过商业智能分析对集成数据进行深入挖掘，为医院各部门人员的科学决策提供全面的辅助，提升医院的服务水平和管理能力。2.Informatica帮助紫金农商银行深挖数据价值紫金农商银行ODS数据仓库项目建设使用Informatica产品完成数据的加载、清洗、转换工作显得尤为简单，图形化、流程化设计使维护人员能够快速、顺畅的操作，即使数据源结构发生变化，也不会像以前必须修改大量的程序代码，只需要在PowerCenter中配置一下即可。

从需求角度来看，目前国内制造企业对大数据的需求较为明显，但很多用户仍处于观望和试验阶段，不知道如何进行。因此，对于大数据服务提供商来说，有必要结合行业业务，寻找合适的应用场景，互联网给传统制造业带来了挑战，而互联网大数据可以为企业管理者和参与者提供一个新的视角，通过技术创新和开发，以及对数据的全面感知、收集、分析和共享，来审视制造业价值链。

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