AE-CN数据分析第一人，解密大数据时代下的最飒职业

AE-CN数据分析第一人

大学期间的Shuang，通过系统学习和项目实践积累了关于数据分析的知识，本想做芯片研发类工作的她，进入博世后，机缘巧合对制造业数据分析产生了兴趣，开始了数据分析探索之路。

面试博世的时候，遇到了一位特别好的老板，激发了对现在这个领域的兴趣，也给了我在数据分析方向上的很大信心和动力。

工作中的Shuang，不仅支持工厂内外部的数据分析工作，还负责工厂内部数据分析人才的培养。不仅在能力上出类拔萃，培训也别出心裁，同事们一致认为Shuang的讲解是“直播带货式的讲解”。

生活中的Shuang，也是个不折不扣的数据分析强迫患者，每时每刻都在揣摩数据背后的逻辑。看新闻，我们看的可能是热闹，她考虑的是函数拟合、反推是否存在数据造假；双十一，我们参与的是狂欢，她却可以根据商品销量的异动、经过横向纵向对比后，判断降价商品是真降价还是假降价。不得不感叹，数据分析师的存在感让人着实羡慕。

解密大数据时代下的最飒职业

“数据分析师”被誉为二十一世纪最飒的职业。但是大家似乎都不知道这么“高大上”的职业和工厂是如何联系起来的。Shuang的科普，深入浅出，娓娓道来。

在制造企业的车间，生产系统不断产生大量的实时数据，如运动轴状态、主轴状态、机床运行状态数据、机床操作状态数据、加工程序数据、传感器数据等，对这些信息采集，使用机器学习或者深度学习算法对已经产生的异动进行分析和诊断。简单点理解，数据分析就是将数据挖掘并重组建模，实现数据向知识与决策的转化。

对制造业来讲，之前的时代是，设备吃电，现在的时代，设备吃数据。

Shuang认为，做一名数据分析师，除了懂分析、懂工具，还要懂业务。熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解。减少和产品专家之间的沟通障碍，甚至可以为产品专家提出可能的分析方向，挖掘客户的潜在需求。同时也能够针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

不懂产品的数据开发不是好分析师。做一名从数据分析师不是坐在电脑前写代码就行的，勤跑产线，多与一线专家沟通，很重要。

数据分析助力AE-CN走向未来工厂

数字化浪潮奔腾而至，Shuang在日复一日的数据分析工作中，心中默默描绘了一幅未来工厂的蓝图，希望通过自己的微薄之力，为AE-CN通向未来工厂的道路添砖加瓦。

未来工厂应该是数据驱动的工厂。

它能够通过参与价值链所有要素的连通性实时确保所有相关信息的可用性，并提供根据需求从这些数据中推导出最佳价值链流程的能力。

未来工厂应该5G随处可见，万物互联，数据库之间没有断层，可以高效传输，计算单元可以实时输出并自动控制生产，信息的实时可视化展示可以直接给出指导性建议。

对数据的提取和利用无疑成为我们走向未来工厂的利器。Shuang认为，数据分析是推动AE-CN 成为智慧工厂的引擎。让机器具备一定的判断和决策能力是智能制造实践的基础。这一过程中，我们需要将数据转换成信息，再将信息转换成知识，通过知识的积累最终形成可供执行的模型或规则，进而实现对生产过程与设备的实时诊断、预警与优化。

因此，数据就像石油，能不能发现它提炼它，开采和提纯技术够不够好，决定了一名数据分析师对石油的利用程度。

如今的Shuang就是一个数据开采提炼者，在AE-CN数据的大油田里，找到了自己的一隅，并且正在带领更多的人走进这片油田，助力AE-CN向未来工厂大跨步迈进。