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工业大数据的5点原则性认识

供稿:中国工控网 2018/9/4 9:47:00

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  • 关键词: 工业大数据
  • 摘要:工业领域切入大数据是一件很有意思的事情,在我们开展的时候,如果是用计算机的人去搞工业大数据的时候,会发现很多的障碍,很多搞自动控制的领域也发现障碍,为什么,这恰恰是由于工业大数据的特性。

工业领域切入大数据是一件很有意思的事情,在我们开展的时候,如果是用计算机的人去搞工业大数据的时候,会发现很多的障碍,很多搞自动控制的领域也发现障碍,为什么,这恰恰是由于工业大数据的特性。

1、工业大数据的本质

工业大数据的本质是以数据形式呈现的“信息”或者“知识”,而不是没有关联的数据。“信息”和“知识”的本质接近,差别在于:“知识”在时空上的更具有更强的通用性和连续性。没有关联的数据是垃圾。

2、工业大数据的核心价值

工业大数据的核心价值是知识的重用。大数据带来的好处是:获得知识的成本低、范围广、质量高。智能化使得知识在人机之间共享、促进了知识价值体现;互联网让知识的价值倍增。知识价值的提高,会让人们值得花更大的力气去发现价值、形成大数据工作的良性循环,让知识工作的价值暴增。

3、知识来源

最好的做法是:数据就是知识,如产品设计的结果。其次,是让数据(信息)很容易地提炼出知识。再次,是尽量让数据包含知识。最差的做法是:数据是垃圾、数据之间的联系消失、不包含知识。由此观之,从知识的角度看,数据的准备过程,可能比分析过程更加重要。

4、数据分析是知识的获取过程

但获取什么知识,服从于业务需求的。所有需要用到数据分析的地方,首要任务和工作重点,是理清业务需求的脉络和逻辑,把业务需求转化成一个便于分析的数学问题。而不是随便拿来一堆数据来乱分析。

5、最初的大数据关注数据的二次应用

数据来源服从于一次应用的需求。但随着大数据的发展,二次应用本身变得非常重要。一次应用和二次应用的界限会变得模糊。

审核编辑(王静)
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