从这四个角度来谈一谈工业大数据

来源 ：https://www.gongkong.com/news/201608/347314.html   时间 ：2016-08-04   点击率 ：

工业大数据的复杂性高 、可靠性要求高 ，但数据量可能相对偏小 。认识工业大数据的特点 ，本身就是个复杂的问题 。

从以下几个角度来谈一谈工业大数据 ：

 

1 、一次利用和二次利用

 

我们知道，收集和记录数据都是有成本的 。多数数据都是为了满足某个应用而产生 、记录的 。大数据一般只是对数据的二次利用——或者叫废物利用 。一次利用是在线的 ，二次利用是离线的 。随着对大数据的重视 ，人们似乎应该在产生一次数据的时候 ，就关注数据的二次利用 ：就像策划生产的时候就关注废物如何利用 。

 

2 、一线应用和二线监控

 

一线管理系统是为了满足某个业务的需求 ，二线应用是为了监控 。我曾经有个比喻 ：一线应用是政府、党委 、人大 ；二线监控是政协 、纪委 、监察 。在数据成本很高的情况下 ，数据一般只服务于一线应用 ；在数据成本低的情况下 ，数据会越来越多地服务于二线应用。同时 ，在考虑一线应用的时候 ，就要考虑到如何便于二线应用 。

 

3 、可靠性要求高低

 

可靠性要求低的场合 ，分析相关性就可以了 ；可靠性要求高的场合 ，不仅要关注因果性 ，还要关注交叉验证 、证据的独立性 、反例的合理性 。可靠性要求高的时候 ，对数据分析的技术要求也高 ，但价值一般也大 。

 

4 、关联关系复杂性高低

 

关联关系复杂时 ，分析难度就大 、出现错误的可能性就大 。要解决这个问题 ，首先要把人脑中的知识结构化地表述出来并有效地加以应用 。我常说 ：在工业界 ，数据挖掘得到的知识首先存在于人脑中 、只是不精确 ；数据饿作用 ，是用来雕琢这些模糊知识 。但是 ，要把人脑中的知识表达出来 ，要有合适的方法才行 。我不赞同“知识存在于数据中 ，人的作用是挖掘这种知识 。”

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