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【深度】工业大数据分析的误区与建议

2022-11-02 00:22上一篇:工控机发展与时俱进 助力构建“工业4.0”智能系统 |下一篇:没有了

本文摘要:序言是数据价值要求的核心技术手段之一,大数据分析被普遍宣传或神化。对产业大数据分析,产业界没有太多疑惑。 商业大数据分析一样就够了吗?只要有海量的数据,大数据分析就不需要任何假设前提吗?机制模型或领域经验不是最重要的吗?产业大数据分析是指导实际运营的典型范式吗?从行业数据分析从业者的角度,本文讲述了行业大数据分析的罕见误区和正确价值追求的道路。

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序言是数据价值要求的核心技术手段之一,大数据分析被普遍宣传或神化。对产业大数据分析,产业界没有太多疑惑。

商业大数据分析一样就够了吗?只要有海量的数据,大数据分析就不需要任何假设前提吗?机制模型或领域经验不是最重要的吗?产业大数据分析是指导实际运营的典型范式吗?从行业数据分析从业者的角度,本文讲述了行业大数据分析的罕见误区和正确价值追求的道路。(威廉莎士比亚、Northern Exposure(美国电视剧)、产业名言)下一篇概述产业大数据的一般分析范式,总结6种算法应用于模式、4种融合模式和3种业务应用模式。

产业大数据大,与其他产业企业的交流中,笔者感受到了对行业大数据分析的希望和神话。神话是指,将大数据应用于国内外实践中出现的案例,在质量提高和个性化服务方面产生的利润和煽动性蝴蝶效应,部分产业企业认为只要安装传感器就能收集数据,在数千个因素中找到故障原因,因此能够准确地指导研发、生产和运营。(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视),成功)甚至误以为经典的机器模型或多年积累的经验仍然是最重要的。

但是分解机制和领域科学知识的大数据分析结果往往是你认为你想的不是你想的。从产业大数据的小和大传统大数据3v(体积、velocity、variety)或4V(Veracity)测量的角度来看,不仅属于产业数据,还属于大数据的类别,数量上最多可以达到互联网大数据[1]。但是在数据分析中,仍然感觉产业数据很小,主要体现在三个方面。


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