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大數據技術崗位員工演講稿

欄目: 演説演講稿 / 發佈於: / 人氣:2.9W

尊敬的各位領導、各位同事:

大數據技術崗位員工演講稿

大家好!

這天我演講的題目是:立足崗位求學創新助力公司發展。

我熱愛自我的工作崗位,因為我工作,我快樂。我的青春夢想在這裏放飛,我的人生座標在這裏標註,我的自我價值在這裏實現。雷鋒以前説過:“如果你是一滴水,你是否滋潤了一寸土地;如果你是一線陽光,你是否照亮了一份黑暗;如果你是一顆螺絲釘,你是否永遠堅守你的崗位”。我要説:愛崗敬業,無私奉獻,仍然是我們這一代青年應當弘揚和傳承的美德。企業靠我發展,我靠企業生存。企業不但為我們每一名員工帶給了生存的需要,更為我們帶給了發展的機會和展示的舞台。我們不能攀比別人向企業索取了多少,我們要比為企業貢獻的大小;要捫心自問我為企業的發展貢獻了什麼,是否盡到了自我作為企業員工的那一份職責。

“夢想是現實的先導”。有了夢想才能推動我們前進。而知識則是夢想的翅膀。

我們是幸運的一代人,又是不幸的一代人。我們幸運的是現在的時代是知識大爆炸的時代。只要我們有夢想,在無盡的知識的海洋裏,汲取到足夠的營養。我們就能鯉魚跳龍門,翱翔於無盡的天空。我們不幸的是,面對激流,稍有鬆勁,就會泯滅在時代的潮流裏。書上有路勤為徑 學海無涯苦作舟。逆流撐舟,不進則退。如何利用先進的知識來豐富自己的眼界,提高自我的水平,改進固有的工作的方式。這個問題一直困擾這我。當我讀完維克托·邁爾·舍恩伯所著的《大數據時代》時,我深深地被震撼住了。它極大地開拓了我的眼界,給我打開了洞察這個世界的另一扇窗户。那什麼是大數據呢?大數據簡單説就是以一種前所未有的方式, 通過對海量數據進行分析, 獲得有巨大價值的產品和服務, 或深刻的洞見。 

2009年出現了一種新的流感病毒。這種甲型H1N1流感結合了導致禽流感和豬流感的病毒的特點,在短短几周之內迅速傳播開來。全球的公共衞生機構都擔心一場致命的流行病即將來襲。有的評論家甚至警告説,可能會爆發大規模流感,類似於1918年在西班牙爆發的影響了5億人口並奪走了數千萬人性命的大規模流感。美國,和所有其他國家一樣,都要求醫生在發現新型流感病例時告知疾病控制與預防中心。但由於人們可能患病多日實在受不了了才會去醫院,同時這個信息傳達回疾控中心也需要時間,因此,通告新流感病例時往往會有一兩週的延遲。而且,疾控中心每週只進行一次數據彙總。然而,對於一種飛速傳播的疾病,信息滯後兩週的後果將是致命的。這種滯後導致公共衞生機構在疫情爆發的關鍵時期反而無所適從。但是互聯網巨頭谷歌公司卻在病情爆發前幾周成功預測了這場病情。在甲型H1N1流感爆發的幾周前,谷歌公司的工程師們在《自然》雜誌上發表了一篇引人注目的論文。谷歌公司利用人們在利用谷歌搜索時搜索的關於流感特定的檢索詞條,例如“哪些是治療咳嗽和發熱的藥物”,將它們用於一個特定的數學模型。谷歌公司為了測試這些檢索詞條,總共處理了4.5億個不同的數學模型,得出了預測結果。他們的預測與官方數據的相關性高達97%。和疾控中心一樣,他們也能判斷出流感是從哪裏傳播出來的,而且判斷非常及時,不會像疾控中心一樣要在流感爆發一兩週之後才可以做到。

大數據的核心就是預測。它是把數學算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。從一個人亂穿馬路時行進的軌跡和速度來看他能及時穿過馬路的可能性,都是大數據可以預測的範圍。當然,如果一個人能及時穿過馬路,那麼他亂穿馬路時,車子就只需要稍稍減速就好。當我們網上購物瀏覽淘寶網頁時,你會發現網站會根據你的喜好來推薦一些商品;當我們用到微信時,它可以判斷誰是你的好友;這些預測系統之所以能夠成功,關鍵在於它們是建立在大數據技術的基礎之上的。在不久的將來,世界許多現在單純依靠人類判斷力的領域都會被計算機系統所改變甚至取代。

大數據開啟了一次重大的時代轉型。它正主導着一場生活、工作和思維的大變革。這有讓我陷入了深深的思考之中。我如何才能利用大數據技術創造性的改變我的工作方式呢?

一、收集數據。數據時大數據技術的靈魂。我要在我的工作中留意收集一切可以收集的數據。例如收集每天煤炭過磅的噸數和車輛,這樣就可以預測明年大概哪個月哪天是集疏港的高峯期,我可以提前檢修設備,保障車輛正常過磅;收集設備出現故障的時間和原因,例如為什麼在冬季下午4點左右總計大概20分鐘,車輛經常發生無法過磅問題,光幕報警。經長時間觀察,4點左右的冬季太陽光對光幕有影響,造成無法過磅。有了這些數據我就可以在下個冬季來臨前,調整光幕裏紅外線的發射角度,提前避免問題的發生,保障生產。統計易損的設備的生命週期,在發生問題時,提前留意或跟換。在工作中這些不起眼的數據,在應用的數據的分析手段,就會發現很多以往不曾發現的價值。

二、充實自身的知識儲備。大數據技術設計的知識是很廣泛的。例如數據倉庫、數據挖掘、機器學習、人工智能、深度學習、並行計算、可視化等各種技術範疇。雖然學習很艱苦但我認為只要堅持,慢慢來,總會成功的。

立足崗位、求學創新,我要為公司的美好發展獻出我的最大力量。