本文中，小編將對大數(shù)據(jù)予以介紹，主要內(nèi)容在于闡述工業(yè)大數(shù)據(jù)想要解決的問題。如果你想對大數(shù)據(jù)的詳細情況有所認識，或者想要增進對大數(shù)據(jù)的了解程度，不妨請看以下內(nèi)容哦。

一、什么是大數(shù)據(jù)

在了解工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)主要解決什么問題之前，我們先來看看什么是大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)(big data)是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)的5V特點(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。

二、工業(yè)大數(shù)據(jù)主要解決的問題是什么?

在了解了什么是大數(shù)據(jù)后，我們再來看看工業(yè)大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)之間由什么區(qū)別，以及工業(yè)大數(shù)據(jù)主要是為了解決什么問題。

工業(yè)大數(shù)據(jù)與Internet大數(shù)據(jù)之間的最大區(qū)別在于，工業(yè)大數(shù)據(jù)具有很強的用途，而Internet大數(shù)據(jù)更多地是相關(guān)的挖掘和更發(fā)散的分析。 此外，兩者在數(shù)據(jù)特征和所面臨的問題上也有所不同。 與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)不同，工業(yè)大數(shù)據(jù)的核心分析技術(shù)必須解決“ 3B”問題：

1、BelowSurface——隱匿性，即需要洞悉背后的意義

與互聯(lián)網(wǎng)上的大數(shù)據(jù)相比，工業(yè)環(huán)境中大數(shù)據(jù)之間最重要的區(qū)別是數(shù)據(jù)特征的提取。工業(yè)大數(shù)據(jù)關(guān)注特征背后的物理意義以及特征之間相關(guān)性的機制邏輯，而互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)趨向于僅依靠統(tǒng)計工具來挖掘?qū)傩灾g的相關(guān)性。

2、Broken——碎片化，即需要避免斷續(xù)、注重時效性

與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)量相比，工業(yè)大數(shù)據(jù)更加注重數(shù)據(jù)的完整性，即面向應用的需求具有盡可能全面的使用樣本，以涵蓋工業(yè)過程中各種變化的情況，并確?？梢蕴崛?shù)據(jù)以反映對象的真實狀態(tài)信息的全面性。因此，一方面，工業(yè)大數(shù)據(jù)需要克服后端分析方法中數(shù)據(jù)碎片化所帶來的困難，并使用特征提取和其他手段將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用的信息。 另一方面，它需要從數(shù)據(jù)采集的前端進行設(shè)計。在基于價值需求的數(shù)據(jù)標準開發(fā)中，在數(shù)據(jù)和信息流通的平臺上構(gòu)建了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)環(huán)境。

3、BadQuality——低質(zhì)性，即需要提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、滿足低容錯性

數(shù)據(jù)碎片缺陷來源的另一個方面也顯示了對數(shù)據(jù)質(zhì)量的擔憂。也就是說，數(shù)據(jù)量不能保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量，這可能會導致數(shù)據(jù)可用性較低，因為低質(zhì)量的數(shù)據(jù)可能會直接影響分析過程并使結(jié)果無法使用。

但是互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)卻不同，它只能挖掘和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)本身，而沒有考慮數(shù)據(jù)本身的含義，也就是說，挖掘的結(jié)果就是結(jié)果。最典型的是，在對超市購物習慣進行數(shù)據(jù)挖掘之后，可以將啤酒架子放在尿布架子的另一側(cè)，而不管它們之間的機制和邏輯關(guān)系如何。 換句話說，與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)相比，通常不需要具有精確的結(jié)果推送，工業(yè)大數(shù)據(jù)對預測和分析結(jié)果的容錯率遠低于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)。

在進行預測和決策時，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)僅考慮兩個屬性之間的相關(guān)性是否具有統(tǒng)計顯著性。當樣本量足夠大時，可以忽略個體之間的噪音和差異。 預測結(jié)果的準確性將大大降低。

例如，當我覺得應該向用戶A電影推薦70%的重要性時，即使用戶不太喜歡這種電影，也不會造成太嚴重的后果。但是在工業(yè)環(huán)境中，如果僅通過統(tǒng)計意義給出分析結(jié)果，則即使是單個錯誤也可能導致嚴重的后果。

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