在這篇文章中，小編將對工業(yè)大數據的相關內容和情況加以介紹以幫助大家增進對它的了解程度，和小編一起來閱讀以下內容吧。

一、工業(yè)大數據的分類、挑戰(zhàn)

實際上，工業(yè)數據有三個特點：

第一個特點是多模態(tài)。過去很簡單粗暴地將數據分成結構化數據、半結構化數據、非結構化數據，但工業(yè)企業(yè)不是這樣。今天看到的很多好像格式不一樣的、非結構化的工程數據，真正把它打開的時候是不一樣的。非結構化數據的使用效率取決于結構化的程度，只有結構化才可以被高效利用;

第二個特點是高通量。很多設備是不停機的，所有的數據是7*24小時連續(xù)產生的，量非常大;

第三個特點是強關聯。在工業(yè)的不同行業(yè)，數據關聯遵循不同的規(guī)律而非簡單的聚合。

所以工業(yè)大數據本身的特點帶來了非常多的挑戰(zhàn)。除了數據獲取的挑戰(zhàn)，隨之而來的就是數據分析、應用的挑戰(zhàn)。

這里邊最大的限制是因果關系，即數據驅動的方法只能告訴我們關聯性，而無法不能告訴我們因果性。比如淘寶推薦商品，只知道推薦相關商品，卻不關心這個事情的因果——為什么用戶是這樣的人。但這在工業(yè)上是行不通的，尤其是控制方面，因此模型需要長時間的分析和驗證。

工業(yè)領域存在白盒模型和灰盒模型，白盒模型即工業(yè)機理，企業(yè)會根據工業(yè)機理設計工序、產品結構和工藝，這是第一步。當它們被設計完之后，運行中又會出現大量的不確定性，這些不確定性的消除靠的就是專家、工匠的經驗，讓整個流程生產變得更加穩(wěn)定和高效，這是灰盒態(tài)。不再對機理和知識本身進行分析和理解的數據模型，是一種黑盒模型。

工業(yè)大數據和工業(yè)智能的本質就是，將這些經驗和知識量化出來，挖掘心中有口中無的隱性知識，或者嘗試通過數據方法把統(tǒng)計關系找到，再交還給工匠分析。

工業(yè)就是工業(yè)，它存在的時間比信息化時間長，積淀比信息化多，而大數據和人工智能技術只是給工業(yè)上帶來小的變化，嘗試幫它去消除不確定性。

二、大數據與工業(yè)互聯網價值探索

目前，我國工業(yè)互聯網功能、生態(tài)都還在高速發(fā)展和完善中，基于此的大數據應用及其管理問題、協同問題、共享問題和安全問題還比較突出，各種數據資源仍存在標準不統(tǒng)一、存儲分散、系統(tǒng)封閉等諸多障礙，眾多寶貴的數據資源由于管理和技術等制約而處于冷凍睡眠狀態(tài)，未能夠充分有效地被加以利用。中央文件中多次提到數據中心，而工業(yè)互聯網大數據軟件與應用是數據中心的重要組成部分，數據中心作為工業(yè)互聯網數據的匯聚平臺，結合工業(yè)互聯網大數據軟件與數據中心的融合發(fā)展，可以切實提升工業(yè)互聯網數據管理和服務的能力和質量，充分釋放工業(yè)互聯網的潛在價值。

國家牽頭，組織國內行業(yè)專家形成規(guī)劃團隊，共同進行頂層總體架構設計，建立結構清晰穩(wěn)定、適用性廣、實用度高、安全可靠、可擴展性強的體系框架，以此作為工業(yè)互聯網大數據軟件與應用建設的基本依據和指導。目前，國內在技術架構、應用評價、安全保障等諸多方面還缺乏相應的標準和規(guī)范，尤其面向重點行業(yè)領域有針對性的標準和規(guī)范更出現了較大的缺口，直接表現為工業(yè)企業(yè)對數據資產不能用、不會用、不敢用。因此，應針對元數據、數據采集、數據存儲、數據接口、數據脫敏/加密等基礎共性問題制定相關標準，特別要以技術和管理的雙重手段，打破數據流通的技術瓶頸。

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