第一篇：大数据技术将如何影响艺术
大数据技术将如何影响艺术？
术不是迎合消费者，不是大众行为，但作为一种密集科学是可以被艺术家尝试和利用，创作出引领时代风尚的作品，在艺术与技术之间架起新的桥梁。
作者：郭万超来源：中国文化报|2016-12-13 09:00 收藏
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数据化的呈现方式，使得采样更加全面，让样本变成了全本，在某种程度上得到了相对精准的信息，对于趋势预测、艺术研究领域、艺术成果展现提供了一定的量化参照;另外，对于投资者、收藏家来说，也不失为一种直观和具体。音乐、绘画的关注者年龄分布(2013年至2015年)·数据来源：百度指数 大数据会给艺术品市场带来什么?这让人联想起包豪斯。20世纪初，现代设计家格罗佩斯创建的包豪斯作为现代设计的发端，开创了工业时代艺术与技术相结合的新纪元，形成了艺术教育与制作教学相结合的新型教育模式，奠定了现代艺术和设计教育的雏形，其中技术性、逻辑性和理性主义发挥了不可磨灭的作用。被誉为“大数据先驱”的迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》一书中提到了大数据的4个特征：一是数量大，二是价值大，三是速度快，四是多样性。大数据有3个层次，一是数据采集层，以App、Saas为代表的服务;二是技术服务层，以七牛云存储为代表的大数据技术服务层，这些包括数据的存储、数据的分析、数据的挖掘等;三是数据应用层，以数据为基础，为将来的移动社交、交通、教育、金融进行服务。大数据对于艺术品市场而言，既存在重大发展机遇，也有一定挑战。大数据推动艺术产业发展
随着计算机技术的不断发展，人类进入信息社会，大数据应运而生，并成为一种新型信息资产，深刻影响着社会生活的各个领域。大数据技术的出现，使得云计算、物联网、移动互联网等领域覆盖到了人类生活的方方面面，数据形态的呈现也围绕着人们多样化的生活形态而发生改变。源源不断的信息原型为复杂性难题提供了多种解决方案。
大数据正在全球开辟一个新的时代，中国的艺术品市场也被带入这个行列。3月18日，胡润艺术榜在北京发布，这已是胡润研究院连续第八届在国内发布在世中国艺术家排行榜。面对来自全国各地的媒体，胡润依据这份榜单专门就中国艺术品市场多年来的走势及中国艺术家的表现做了深入浅出的论述。上海文化艺术品研究院执行院长孔达达认为，通过艺术品大数据，可以在数据挖掘的基础上，为投资人提供艺术品市场发展的动向，帮助他们找到准确的投资方向。国际著名艺术网站Artnet的执行经理托马斯也非常看好艺术大数据未来在中国的发展。从某种意义上说，大数据不失为一种统计艺术。艺术品行业的大数据主要包括3个方面：用户大数据、内容大数据和渠道大数据。正是在互联网时代，这3种数据能够融合在一起，从而为艺术品市场提供支撑和服务。目前，大数据在艺术领域的应用涉及营销、运营、传播、管理、研究等领域，呈现形式如图库、音乐库、影视库、艺术品拍卖、多媒体艺术、展览等。通过对用户的搜索、浏览、点击量可以精准追踪和获取相关信息，从而引发新的商机。具体表现形式包括：热门歌曲播放榜单、推荐榜单、艺术家关注度排名、关注者地理位置等内容。比如，图中显示的是2013年至2015年对音乐和绘画的关注者年龄层分布统计，可以看出，年轻人更热衷于倾听音乐，40岁以上的人群对绘画的关注度明显上升。文化企业尝鲜“大数据”
随着大数据的推广应用，一些文化企业尝试利用大数据来推动艺术产业发展。雅昌集团是中国艺术品数据库第一个吃螃蟹者，其在中国艺术品数据库的运作中采用了独有的CISDO版权管理机制，并建立了ArtImage版权交易服务平台。2013年4月，中国惠普有限公司与雅昌集团开始全面战略合作，建立了中国艺术品数据库。雅昌集团副总裁潘剑平介绍，该数据库以作品的“艺术创作与研究—传播与教育—交易—收藏”为主线，通过IT科技，推动艺术教育、学术、市场、产业的发展。数据库的图片资源采用先进的数字图像设备Cruse，独特的色彩管理标准ACMS，独有的版权管理机制与版权交易服务平台，先进的输出技术以及海量存储技术，在此基础上，雅昌集团推出了艺术家全集、数字出版、拍卖网络预展、艺品、电子图录等一系列产品。雅昌集团中国艺术品数据库总经理助理苏晓燕说：“中国艺术品数据库以艺术品库、艺术家库为核心，还包括拍卖机构、出版机构、文博机构、艺术期刊、艺术品收藏人、艺术图书等相关数据库，到2012年底已经存储艺术数据3000万条。同时，数据库根据应用的不同不断增加新的数据。” 国内艺术品数据存在不少问题
发展艺术品大数据，数据是重要保证和基础，“目前艺术品大数据在国际上已经有了较好口碑。以国际知名艺术网站Artnet为例，他们对于数据的整理较为谨慎，全线的1300多万个数据在欧美的各种银行、艺术品机构都得到广泛应用，带动了艺术品市场的数据化。”孔达达说。虽然中国艺术品交易规模不断增大，但艺术品数据化的程度与发达国家相比，差距还比较大。国内艺术品数据还存在不少问题：
首先，国内艺术品交易比较分散、数据不完整。一级市场以艺术家和代理人的私下交易为主，几乎所有艺术家都不可能向任何组织或机构汇报其每年的作品销售和收入情况，而代理机构为了逃税更不会对外界透露实情。拍卖企业是二级市场的主体。这些企业的交易比较集中，每次成交也有据可查。然而，只有部分拍卖企业与编制机构有合作关系。
其次，艺术品自身具有异质性，交易很难标准化，数据分析也存在困难。再次，整个行业普遍存在卖假和假卖的现象，特别是拍卖成交数据，含有很多水分和泡沫。至于画廊等艺术品代理机构提供的润格，则完全不需要标准和依据，其真实性也大打折扣。此外，数据编制机构本身的商业性质，计算模型的建立方式同样也在影响着数据本身的客观性、公正性和专业性。实现技术与艺术新的统一
大数据是对已知信息和已有素材的规律化呈现，一定范围和一定时间内有助于预测事件发生的态势，大数据技术的出现，势必会影响到艺术发展的轨迹，也将开启艺术领域创作的新时代。这将会是继包豪斯时代之后又一次“艺术与技术新统一”的变革，信息交叉学科的出现则是在教育领域上的一大体现，是对科学、艺术和技术的综合反应。
工业革命时期，大工业生产中出现了“技术与艺术相对峙”的状况，包豪斯的创立则在艺术与工业之间架起了桥梁，实现了艺术与技术的新统一。当前，大数据技术的发展，开启了物联网、互联网、移动互联网在各行各业的联合运用，销量消费、秒杀消费、口碑消费等带来了所谓的3C产品(Cold、Cheap、Chinese)。同时，同质化现象在我国表现也很明显，卖家市场远远占据了消费者之上，消费者的审美价值观受到了一定的影响和诱导。因此，大数据的出现是一把双刃剑，有积极作用也有消极影响。我们应该充分利用大数据的积极作用，避免消极影响，实现技术与艺术新的统一。
当然，艺术不是迎合消费者，不是大众行为，但作为一种密集科学是可以被艺术家尝试和利用，创作出引领时代风尚的作品，在艺术与技术之间架起新的桥梁。尽管艺术的产生具有物质生活所需要的功利的源泉，然而，审美的乐趣则具有自身欢乐的理由。艺术的美学品质和审美价值是其他社会实践活动比拟不了的。我们相信，大数据的理性与艺术家的感性，在互联网技术飞速发展的当下，必然会出现交集，其结果将不亚于包豪斯所带来的深远影响。【编辑推荐】
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第二篇：IHS：哪些技术将影响2018年视频监控行业？
IHS：哪些技术将影响2018年视频监控行业？
随着科技的发展，安防技术也一直在演进中，在网络化、高清化、智能化成为视频监控行业主要方向的当下，如何让产品更“智能”是当今安企的重要突破口。从2012年开始，行业内就已经开始围绕如何使产品、系统智能化展开探讨与研发，引发了一波技术潮流。
在人工智能、深度学习、数据隐私保护技术的推动下，视频监控技术创新不断。据最新的IHS视频监控白皮书指出，新的技术趋势将改变消费者用户、企业用户与机器的互动方式，同时成为安防行业快速发展的关键导火索。以下为其白皮书中指出的2018视频监控主要趋势：
1.人工智能和深度学习
在芯片供应商、软件初创企业及主要的视频监控厂商的研发投入推动下，深度学习已经成为当前可以落地的产品及技术，其相比传统方案更具有良好的用户界面及更贴近场景应用的优势。例如，深度学习人脸识别算法现在可以用于搜索引擎应用程序，以便用户可以从录像中找到失踪人员等。具有垂直聚焦深度学习应用程序的厂商，在未来的一年中会有更好的发展机会。
2.隐私和GDPR
关于数据隐私的问题被广泛讨论，视频监控行业该如何保护这些收集的数据，在2018年有了更明确的条例。2018年5月，欧盟通用数据保护条例(GDPR)成为欧盟各成员国(包括英国)的法律。其将取代各个成员国原有的数据保护法则，并提升公众对于个人数据保护的法律意识。GDPR不仅涵盖范围广泛，而且对视频监控数据有特定的细则。
3.中国与世界其他地区 预计2018年中国将占全球专业视频监控设备收入的近一半(46%)市场。然而，中国市场与其他区域市场存在着不同的独特特征。因此，当前监控市场从本质上可分为中国市场和世界其他地区市场。
4.无人机检测技术
无人机的售价仅为几百美元，且无需事先培训和执照。任何人都可以拥有，因此，限飞区域的无人机管理问题已成为全球共性的难题。这些空域因为覆盖了较大的面积，所以导致无人机的监控具有较大的挑战。无人机检测已经成为2018年全球公共安全迫切需要解决的问题。
5.视频监控容错
与IT行业相比，视频监控行业过往对于故障转移及冗余采取更宽松的方式。但随着监控数据的多重用途及感知价值的提高，用户对于设备的故障转移、冗余和备份需求也在不断地涌现。
6.取证视频分析即服务
法医在工作中运用视频分析已经有一段时间了，随着深度学习技术在过去两年中所提供的准确性的提高，将有助于提供足够、可靠的视频数据帮助分析。预计在视频库的录像将会不断发生碰撞，推动深度学习帮助用户进行调查工作。
7.雪亮工程
雪亮工程旨在将安装在中国各地区的摄像机连接到县级和国家级的中央监控平台中，并建立一个全面的执法，应急服务和其他视频数据共享机制的政府机构。预计更多的传统视频监控供应商将在产品及方案中添加数据中心和云功能，以满足该项目的技术要求。
第三篇：数据加密技术（定稿）
我们经常需要一种措施来保护我们的数据，防止被一些怀有不良用心的人所看到或者破坏。在信息时代，信息可以帮助团体或个人，使他们受益，同样，信息也可以用来对他们构成威胁，造成破坏。在竞争激烈的大公司中，工业间谍经常会获取对方的情报。因此，在客观上就需要一种强有力的安全措施来保护机密数据不被窃取或篡改。数据加密与解密从宏观上讲是
非常简单的，很容易理解。加密与解密的一些方法是非常直接的，很容易掌握，可以很方便的对机密数据进行加密和解密。
一：数据加密方法好范文版权所有
在传统上，我们有几种方法来加密数据流。所有这些方法都可以用软件很容易的实现，但是当我们只知道密文的时候，是不容易破译这些加密算法的（当同时有原文和密文时，破译加密算法虽然也不是很容易，但已经是可能的了）。最好的加密算法对系统性能几乎没有影响，并且还可以带来其他内在的优点。例如，大家都知道的，它既压缩数据又加密数据。又如，的一些软件包总是包含一些加密方法以使复制文件这一功能对一些敏感数据是无效的，或者需要用户的密码。所有这些加密算法都要有高效的加密和解密能力。
幸运的是，在所有的加密算法中最简单的一种就是“置换表”算法，这种算法也能很好达到加密的需要。每一个数据段（总是一个字节）对应着“置换表”中的一个偏移量，偏移量所对应的值就输出成为加密后的文件。加密程序和解密程序都需要一个这样的“置换表”。事实上，系列就有一个指令‘’在硬件级来完成这样的工作。这种加密算法比较简单，加密解密速度都很快，但是一旦这个“置换表”被对方获得，那这个加密方案就完全被识破了。更进一步讲，这种加密算法对于黑客破译来讲是相当直接的，只要找到一个“置换表”就可以了。这种方法在计算机出现之前就已经被广泛的使用。
对这种“置换表”方式的一个改进就是使用个或者更多的“置换表”，这些表都是基于数据流中字节的位置的，或者基于数据流本身。这时，破译变的更加困难，因为黑客必须正确的做几次变换。通过使用更多的“置换表”，并且按伪随机的方式使用每个表，这种改进的加密方法已经变的很难破译。比如，我们可以对所有的偶数位置的数据使用表，对所有的奇数位置使用表，即使黑客获得了明文和密文，他想破译这个加密方案也是非常困难的，除非黑客确切的知道用了两张表。
与使用“置换表”相类似，“变换数据位置”也在计算机加密中使用。但是，这需要更多的执行时间。从输入中读入明文放到一个中，再在中对他们重排序，然后按这个顺序再输出。解密程序按相反的顺序还原数据。这种方法总是和一些别的加密算法混合使用，这就使得破译变的特别的困难，几乎有些不可能了。例如，有这样一个词，变换起字母的顺序，可以变为，但所有的字母都没有变化，没有增加也没有减少，但是字母之间的顺序已经变化了。
但是，还有一种更好的加密算法，只有计算机可以做，就是字字节循环移位和操作。如果我们把一个字或字节在一个数据流内做循环移位，使用多个或变化的方向（左移或右移），就可以迅速的产生一个加密的数据流。这种方法是很好的，破译它就更加困难！而且，更进一步的是，如果再使用操作，按位做异或操作，就就使破译密码更加困难了。如果再使用伪随机的方法，这涉及到要产生一系列的数字，我们可以使用数列。对数列所产生的数做模运算（例如模），得到一个结果，然后循环移位这个结果的次数，将使破译次密码变的几乎不可能！但是，使用数列这种伪随机的方式所产生的密码对我们的解密程序来讲是非常容易的。
在一些情况下，我们想能够知道数据是否已经被篡改了或被破坏了，这时就需要产生一些校验码，并且把这些校验码插入到数据流中。这样做对数据的防伪与程序本身都是有好处的。但是感染计算机程序的病毒才不会在意这些数据或程序是否加过密，是否有数字签名。所以，加密程序在每次到内存要开始执行时，都要检查一下本身是否被病毒感染，对与需要加、解密的文件都要做这种检查！很自然，这样一种方法体制应该保密的，因为病毒程序的编写者将会利用这些来破坏别人的程序或数据。因此，在一些反病毒或杀病毒软件中一定要使用加密技术。
循环冗余校验是一种典型的校验数据的方法。对于每一个数据块，它使用位循环移位和操作来产生一个位或位的校验和，这使得丢失一位或两个位的错误一定会导致校验和出错。这种方式很久以来就应用于文件的传输，例如。这是方法已经成为标准，而且有详细的文档。但是，基于标准算法的一种修改算法对于发现加密数据块中的错误和文件是否被病毒感染是很有效的。
二．基于公钥的加密算法
一个好的加密算法的重要特点之一是具有这种能力：可以指定一个密码或密钥，并用它来加密明文，不同的密码或密钥产生不同的密文。这又分为两种方式：对称密钥算法和非对称密钥算法。所谓对称密钥算法就是加密解密都使用相同的密钥，非对称密钥算法就是加密解密使用不同的密钥。非常著名的公钥加密以及加密方法都是非对称加密算法。加密密钥，即公钥，与解密密钥，即私钥，是非常的不同的。从数学理论上讲，几乎没有真正不可逆的算法存在。例如，对于一个输入‘’执行一个操作得到
结果‘’那么我们可以基于‘’，做一个相对应的操作，导出输入‘’。在一些情况下，对于每一种操作，我们可以得到一个确定的值，或者该操作没有定义（比如，除数为）。对于一个没有定义的操作来讲，基于加密算法，可以成功地防止把一个公钥变换成为私钥。因此，要想破译非对称加密算法，找到那个唯一的密钥，唯一的方法只能是反复的试验，而这需要大量的处理时间。
加密算法使用了两个非常大的素数来产生公钥和私钥。即使从一个公钥中通过因数分解可以得到私钥，但这个运算所包含的计算量是非常巨大的，以至于在现实上是不可行的。加密算法本身也是很慢的，这使得使用算法加密大量的数据变的有些不可行。这就使得一些现实中加密算法都基于加密算法。算法以及大多数基于算法的加密方法使用公钥来加密一个对称加密算法的密钥，然后再利用一个快速的对称加密算法来加密数据。这个对称算法的密钥是随机产生的，是保密的，因此，得到这个密钥的唯一方法就是使用私钥来解密。
我们举一个例子：假定现在要加密一些数据使用密钥‘’。利用公钥，使用算法加密这个密钥‘’，并把它放在要加密的数据的前面（可能后面跟着一个分割符或文件长度，以区分数据和密钥），然后，使用对称加密算法加密正文，使用的密钥就是‘’。当对方收到时，解密程序找到加密过的密钥，并利用私钥解密出来，然后再确定出数据的开始位置，利用密钥‘’来解密数据。这样就使得一个可靠的经过高效加密的数据安全地传输和解密。
一些简单的基于算法的加密算法可在下面的站点找到：
三．一个崭新的多步加密算法
现在又出现了一种新的加密算法，据说是几乎不可能被破译的。这个算法在年月日才正式公布的。下面详细的介绍这个算法
使用一系列的数字（比如说位密钥），来产生一个可重复的但高度随机化的伪随机的数字的序列。一次使用个表项，使用随机数序列来产生密码转表，如下所示：
把个随机数放在一个距阵中，然后对他们进行排序，使用这样一种方式（我们要记住最初的位置）使用最初的位置来产生一个表，随意排序的表，表中的数字在到之间。如果不是很明白如何来做，就可以不管它。但是，下面也提供了一些原码（在下面）是我们明白是如何来做的。现在，产生了一个具体的字节的表。让这个随机数产生器接着来产生这个表中的其余的数，好范文版权所有以至于每个表是不同的。下一步，使用技术来产生解码表。基本上说，如果映射到，那么一定可以映射到，所以（是一个在到之间的数）。在一个循环中赋值，使用一个字节的解码表它对应于我们刚才在上一步产生的字节的加密表。
使用这个方法，已经可以产生这样的一个表，表的顺序是随机，所以产生这个字节的随机数使用的是二次伪随机使用了两个额外的位的密码现在，已经有了两张转换表，基本的加密解密是如下这样工作的。前一个字节密文是这个字节的表的索引。或者，为了提高加密效果，可以使用多余位的值，甚至使用校验和或者算法来产生索引字节。假定这个表是的数组将会是下面的样子
变量是加密后的数据，是前一个加密数据（或着是前面几个加密数据的一个函数值）。很自然的，第一个数据需要一个“种子”，这个“种子”是我们必须记住的。如果使用的表，这样做将会增加密文的长度。或者，可以使用你产生出随机数序列所用的密码，也可能是它的校验和。顺便提及的是曾作过这样一个测试使用个字节来产生表的索引以位的密钥作为这个字节的初始的种子。然后，在产生出这些随机数的表之后，就可以用来加密数据，速度达到每秒钟个字节。一定要保证在加密与解密时都使用加密的值作为表的索引，而且这两次一定要匹配
加密时所产生的伪随机序列是很随意的，可以设计成想要的任何序列。没有关于这个随机序列的详细的信息，解密密文是不现实的。例如：一些码的序列，如“可能被转化成一些随机的没有任何意义的乱码，每一个字节都依赖于其前一个字节的密文，而不是实际的值。对于任一个单个的字符的这种变换来说，隐藏了加密数据的有效的真正的长度。
如果确实不理解如何来产生一个随机数序列，就考虑数列，使用个双字（位）的数作为产生随机数的种子，再加上第三个双字来做操作。这个算法产生了一系列的随机数。算法如下：
如果想产生一系列的随机数字，比如说，在和列表中所有的随机数之间的一些数，就可以使用下面的方法：
××××
××××
××××
××
一
变量中的值应该是一个排过序的唯一的一系列的整数的数组，整数的值的范围均在到之间。这样一个数组是非常有用的，例如：对一个字节对字节的转换表，就可以很容易并且非常可靠的来产生一个短的密钥（经常作为一些随机数的种子）。这样一个表还有其他的用处，比如说：来产生一个随机的字符，计算机游戏中一个物体的随机的位置等等。上面的例子就其本身而言并没有构成一个加密算法，只是加密算法一个组成部分。
作为一个测试，开发了一个应用程序来测试上面所描述的加密算法。程序本身都经过了几次的优化和修改，来提高随机数的真正的随机性和防止会产生一些短的可重复的用于加密的随机数。用这个程序来加密一个文件，破解这个文件可能会需要非常巨大的时间以至于在现实上是不可能的。
四．结论：
由于在现实生活中，我们要确保一些敏感的数据只能被有相应权限的人看到，要确保信息在传输的过程中不会被篡改，截取，这就需要很多的安全系统大量的应用于政府、大公司以及个人系统。数据加密是肯定可以被破解的，但我们所想要的是一个特定时期的安全，也就是说，密文的破解应该是足够的困难，在现实上是不可能的，尤其是短时间内。
《数据加密技术》
第四篇：大数据：不是技术难题
90%以上的企业可以用他们90%的现有需求和技术、工具来解决现在的大数据问题。企业并不是缺乏解决这些大数据难题的工具、技术甚至人才.他们真正面临的问题是，如何在公司建立一个和大数据相匹配的文化与流程。
虽然眼下十分火热，然而“大数据”概念并没有明确的范畴，时大数据的定义只是相衬于当前可用的技术和资源而言的，因此，某一个企业或行业所认为的大数据，可能衬于另一个企业或行业就不再是大数据，时于大的电子商务企业，它们眼中的大数据要比小厂商眼里的大数据“大”得多;同时，大数据也会特续地演进，现在被我们认为庞大和恐饰的数据在10年之后只是小事一桩，但那时候将会有那个时代的新数据源。然而，面衬这些源源不断出现的“大数据”，哪些事情是希望从中发掘机会的企业需要注意的?
新数据源是核心
欧博思分析师认为大数据的三个“V”特征，即Volume(规模)，Variety(种类)，和Velocity(高速度)，这些只是大数据的第二位要素。大数据真正重要的“V”是Value(价值)。那么是什么带来了大数据的价值?
答案是新的数据源。
过去，获取网络浏览数据的技术门槛和成本都很高，而现在获取这些数据已经很容易，企业可以通过了解消费者浏览数据中展示的偏好以及未来购买倾向，来给他们推出最合适的折扣优惠。这都是新数据源的力量，这才是大数据的价值核心。
但在客户的沟通实践中，常常发现:大多数时候，人们都将精力投注在如何在“大数据”时代优化处理模型，或者升级技术装备以希求能提升分析的效果。
但是真正能提升分析效果的方式，是搜集并加入完全崭新的信息源。一旦新的、和从前不同的数据源出现并且能够被收集，你最好将自己的注意力转到这些新的数据上去一一比起你将精力放在模型优化上，新的数据源将能带来更大的收获。因此，在大数据时代，建议 就是，将你的精力放到不断寻求祈的数据源上吧。如今很多企业都会有很多新的数据源，如果正确使用的话，它们会带给企业非常有竞争力的优势。
小步快跑式
对大数据的另一个误解是，“大数据其实就是一个技术问题”。
事实上90%以上的企业可以用他们90%的现有需求和技术、工具来解决现在的大数据问题。企业并不是缺乏解决这些大数据难题的工具、技术甚至人才，他们真正面临的问题是，如何在公司建立一个和大数据相匹配的文化与流程，是缺乏对技术做投资的公司文化，他们的挑战是做出一个商业案例来证明技术升级是有价值的。
为了促进公司文化的转变，更建议一种“小步快跑”的运作方式，即在处理新数据源的过程中，企业内部的分析专家们应该积极寻找代价小、见效快的方法，不断向企业展示一些有价值的东西，来让人们保持对新数据源处理过程的兴趣。一个跨部门的大数据团队一定不能在组建一年之后，还对外宣称他们“正在试图搞明白”，要不时地迸发出想法，不管这一想法多么微小，然后迅速采取行动。
另外一个建议是，建立类似“创新中心”这样的地方，就是公司内部拿出少量的预算、人力资源、技术资源来做一些有一定未知风险的小实验，以小预算做试点，便于企业快速出击。
总的来说，大数据将为企业提供更多视角和洞察，通过和其他企业数据的结合，消费者洞察无论从数量还是质量上都会有指数级增长，因此最重要的一点，是大数据策略必须和其他数据结合形成整体数据战略，而不是独立的战略。
第五篇：大数据将颠覆润滑管理模式
大数据将颠覆润滑管理模式
“如果把风机比喻成人体，那么润滑油就是他的血液，可见风机的运行状况与润滑系统密切相关。”随着大批风电机组陆续走出质保期，风电后运维市场的巨大商机正在浮出水面，而润滑系统管理则是其中最重要的一环。
润滑管理成重要一环
据预计，2014年到2016年，每年将有约14吉瓦-18吉瓦风机质保到期;2017年和2018年，年增长规模将达到26吉瓦和30吉瓦。到2022年，将有累计约187吉瓦的风机质保到期。“大批机组陆续出质保意味着风机运维从制造商的手中有可能转移到开发商或专业运维公司的手中，运维权的变化实质上是一个新旧交替的开始。一方面，已经进入初装市场的润滑油供应商要力图巩固自己的地盘，让自己的润滑服务进入更久远的后运维市场，另一方面，对于没有进入到初装市场的供应商来说，后运维市场则是必须抓住机会。”郑州奥特科技公司的相关负责人称。
风机属于大型高精度、高价值运转设备，风机的所有轴承、齿轮等部件均处于频繁启停、高负荷连续运转的工况条件下，且风力发电场又大多集中自然环境较为恶劣的地区，易对设备造成严重侵害，维修保养难度较大，成本较高。据统计数据显示，风机故障的1/3是由于润滑引起的，风电机组润滑管理已经成为风电运维中最重要的一部分，而每年润滑油的相关费用则大约占到一台风机运维费用的1/5。
科德宝集团负责润滑业务的一位人士告诉记者，在风机领域，润滑油主要用于主变速箱、变桨和偏航变速箱、制动液压控制和变桨控制、偏航和主轴承等部位。其中最关键的是带动发动机运转的主变速箱，它也是齿轮传动箱风机的心脏。主变速箱决定着整个系统能否正常运转，一旦发生故障，不仅影响发电效率，而且修复成本也非常高昂。
记者从业内了解到，目前，美孚、壳牌、福斯等外资品牌基本上垄断了国内的风电润滑油市场。而国内一些专业服务公司则侧重于提供油品检测、换油、滤油、废油回收等相关服务。需要整套解决方案
我国陆上风能资源集中在“三北”地区，这给风电润滑带来的挑战是极端低温严寒条件下的润滑可靠性，包括润滑油品的低温流动性、润滑油品的冬季免维护冗度、严寒条件下润滑性能保持性。此外，随着对风电机组运行效率的日益重视，也需要提高润滑产品的可靠性，以及满足润滑清洁度、过滤特性和长寿命等需求。“而伴随着风机的大型化和性能的提升，也随之给润滑带来更大的压力，润滑油必须承受更高的运行温度和更重的负载。”科德宝集团上述人士表示。郑州奥特科技公司相关负责人告诉记者，风电集中润滑系统在目前实际应用过程中，暴露出一些亟待解决的问题：比如，风电场内所有风电集中润滑系统均处于独立工作状态，不便于集中监控管理;传统集中润滑系统“定时定量”的润滑方式，不能满足系统内各个润滑部位的差异化需求，造成有的部位润滑不良，有的部位油脂过量;集中润滑系统处于模糊不可控工作状态，润滑状态异常不易判断，检修难度高，故障发现时往往已造成极大损失;集中润滑系统个别润滑部位发生堵塞或泄露，直接导致其它润滑部位得不到有效润滑;润滑泵泵送性能差，不能泵送高粘稠度油脂，在高寒地区低温环境下更为明显;废油回收不彻底，污染严重，操作低效，且存在安全隐患等。
然而，针对风电润滑环节存在的这些问题，绝不仅仅是提供润滑油如此简单，而是要提供一整套的润滑管理方案和服务。业内人士告诉记者，积极的维护策略可以帮助维护人员实时监控润滑油和齿轮箱等设备的运行状况，并及早排除隐患。客户不仅仅需要润滑产品，更需要润滑解决方案。沈阳奥吉娜集团公司董事长魏国平认为，如果把风电机组故障比作一头牛，主齿轮箱的故障就是牛鼻子，牵住牛鼻子，一切问题就迎刃而解。奥吉娜集团目前仅占据风电润滑油市场约2%的份额，其目标是占据整个风电润滑油市场50%的份额。为了解决润滑环节出现的种种问题，也有多家国内企业推出包括油品质量检测服务、机械换油滤油服务、油品及备件供应服务、废油处理服务、油品在线监测系统、油液精滤系统以及齿轮箱冷却系统改造服务等内容的一站式风电机组润滑管理服务，试图给出全方位解决方案。而在业内看来，各家服务目前缺乏统一标准，服务水平也参差不齐。应充分利用大数据
保障风机的可靠运行，除依靠高品质润滑油外，还需要创新技术手段。业内认为，大数据时代来临将彻底改变对风机润滑管理的传统模式。
据介绍，大数据使得数据安全、数据分析、数据挖掘等专业化处理所产生的各种数据价值翻番，甚至在某些方面颠覆了传统的业务模式。在进行风机润滑管理时，可以实现分析处理与之相关的所有数据，而不再依赖于随机采样，这将大大提升润滑管理的精准度和实时性。截至目前，我国在运行的风机约为7万台，按照新的规划，到2020年将达到12万台。魏国平认为，每一台风机，每天都形成实时监控的数据流，其中有大量在线润滑油分析数据和离线润滑油分析数据。这样的信息流虽然每时每刻都在产生，却没有人进行大数据挖掘和分析，造成数据资源的浪费。同时由于主齿轮箱涉及多学科、多行业，因此需要多方合作才能确保主齿轮箱的可靠性，减少故障率。“因此，有必要建立监控大数据链接中国风机主齿轮箱可靠性自主创新合作社，建立一个汇集材料科学工程师、主齿轮箱制造工程师、轴承制造厂、运维工程师各方面资源的平台，将碎片化的数据流进行整合，通过云计算系统的分析研究后实现共同利用。”魏国平建议，“同时在大数据分析过程中找到风机存在的缺陷，实现对症下药，从而改善我国在风电基础研究领域不足的现状，提高风电自主创新能力。” 【编辑推荐】
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