数据及数据驱动的一点分析

    数据驱动被吸收，特别是在当前的数字背景下，被认为是不可避免的。

    数据定义（澄清）：通过科学实验、测试、统计等获得的值，。用于科学研究、技术设计、试验、决策等，也可用于各种统计、计算、科学研究和技术设计。

    数据的基本属性是可以作为判断的依据。这样，它们就可以称为数据。否则它只是一个数字。

    根据数据，如果基础属性要扮演第一个属性的角色，它必须与第二个属性相关联。换句话说，数据必须为企业服务，而服务过程或载体实际上是一个数字系统。

有三种方法可以获得有关数据驱动的更多信息

    1、首先，正如电力引发了该地区的工业革命一样，现在有人说数据带来了下一代工业革命，但它实际上是数据的驱动力。电源和数据是输入设备或系统，但也有很大的区别。绩效是公共能源的标准投入，我们现在看到的各种数据都很难达到这一水平。为了使数据发挥存储等能量的作用，它必须针对特定的生产条件。通过为一些工业企业和行业创建原始和辅助数据源，可以实现标准化和标准化进程。在此基础上，我们可以真正降低加密技术的效率。这是对数据标准化的追求。在这方面，我们很少，或者只是在一个层面上，或者在某些情况下，或者根本没有意识到这一点。

    2、其次，意义不是自然的或自然的结果。特别是，大量的操作要么大于或小于简单判断的大小，要么假设数据需要结构化，并通过分析来表示决策。教育还要求我们深入研究以智能机制为核心的工业软件或应用。虽然我们理解这个问题的重要性，但在分散发展的过程中，我们也错过了许多机会和时间。

    3、第三，对于我们常说的自动数据流，我们很少承认它只是数字系统不同操作连接之间的数据交换。我们通常指的是数字化工公司，其本质是不断调整数据和信息流。在某些方面，所谓的数据中心实际上只是一种策略，不包括流程、知识等。不幸的是，我们缺乏高度标准化的操作方法和制度结构，并有一种混乱和分心的健康感觉。它可以积累并保持重复，甚至是低重复。

    这三个方面在促进数据驱动向数字技术过渡方面发挥了重要作用，尤其是在技术层面。但在我看来，这三个方面还不够，在第一和第二方面，最重要的部分在过去五年中被浪费了。