原创《工业大数据走向决战时刻》：这是一篇与决战时刻论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。
随着大数据走向消费互联网和产业互联网的融合,大数据也从消费互联网开始走向第一产业、第二产业,大数据应用也发生了巨大的变化.一方面数据变了.原来的消费互联网中,我们主要处理消费互联网数据,现在则要融合产业互联网的数据.另外一方面,人才结构变了.在原来的消费互联网产业当中,从业者大多是IT极客,他们既懂得IT,又懂得OT.但是向产业互联网转移的时候,大数据人才更多要面向产业里传统工业的信息化人员,甚至是非信息化人员,都要接收的大数据,因此人才结构也需要很大的变化.
工业大数据有哪些特点呢?首先,工业大数据一个特点是结构化、非结构化、半结构化的并存；其次,物联网数据的高速到来；最后,工业大数据多专业的协作,多专业协同是高端制造的基本特征.
进一步而言,可以将工业大数据分析的特点归纳为3B的挑战,第一个B,Background,就是工业背景,工业大数据就是要和工业结合,做大数据分析的时候,不懂得行业背景知识是不行的,这叫做强背景.
第二个B,Broken,即碎片化,互联网数据往往来源于一個新模式,它从模式到数据,到组织都是新的,工业数据不是凭空产生的,是从上个世纪信息化系统积累演化而来,大家知道信息化数据一般被孤岛和碎片化了,工业大数据第二个挑战是碎片化,需要我们把数据集成起来.
第三个B,Bad Quality,是低质量.为什么这么说?数据质量是以应用要求作为参照系的,工业大数据分析应用要求更高,以工况数据为例,过去只是计数,或者只是做简单的统计,数据的采集,丢一个、错一个没关系.但是今天要用数据分析设备健康状况,就需要时刻对齐,否则,就分析不出来为什么功率是上升的而油耗却是下降的,所以低质量数据问题就凸显出来.
工业大数据和信息化主要区别是什么呢?信息化的目标是很明确的,就是要把现有业务做到极致,提供和优化现有工作,而工业大数据致力于智能化,要解决新业务的新问题,所以在工业大数据应用当中,找问题比找方法重要,就是工业大数据到底有什么用,比用什么方法处理这些数据要重要得多.目标问题必须明确,必须要把问题找清楚,应用目标驱动才是工业大数据发展的根本驱动力.
那怎么做呢?在信息化的时候,靠的是流程驱动：一个是重构BPR,一个是提升改进和BPI.这是信息化的主线,业务目标是什么,具体业务怎么办,把每个岗位都数字化做好就行了.
而在今天的大数据时代,一方面要把数据用在流程上,更重要的一方面是,透过数据来实现流程的创新.做股票交易原来靠人,后来用程序来做高频交易,其决策也不是靠人.在数据的分析、软件的调动方面,程序就比人厉害.而它的决策频率远远地高出了人,这是数据驱动的全新模式.
工业转型升级,也一定是产业人员结构的转型升级,而作为知识生产原料的工业大数据,也一定会伴随着工业互联网发展,有着十分广阔的发展前景.从这个意义上说,工业大数据正走向决战时刻.
决战时刻论文参考资料：
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