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工業(yè)大數(shù)據(jù)的5點(diǎn)原則性認(rèn)識(shí)

工業(yè)大數(shù)據(jù)的5點(diǎn)原則性認(rèn)識(shí)

2018/9/4 9:47:00

工業(yè)領(lǐng)域切入大數(shù)據(jù)是一件很有意思的事情,在我們開(kāi)展的時(shí)候,如果是用計(jì)算機(jī)的人去搞工業(yè)大數(shù)據(jù)的時(shí)候,會(huì)發(fā)現(xiàn)很多的障礙,很多搞自動(dòng)控制的領(lǐng)域也發(fā)現(xiàn)障礙,為什么,這恰恰是由于工業(yè)大數(shù)據(jù)的特性。

1、工業(yè)大數(shù)據(jù)的本質(zhì)

工業(yè)大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是以數(shù)據(jù)形式呈現(xiàn)的“信息”或者“知識(shí)”,而不是沒(méi)有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)?!靶畔ⅰ焙汀爸R(shí)”的本質(zhì)接近,差別在于:“知識(shí)”在時(shí)空上的更具有更強(qiáng)的通用性和連續(xù)性。沒(méi)有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)是垃圾。

2、工業(yè)大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值

工業(yè)大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值是知識(shí)的重用。大數(shù)據(jù)帶來(lái)的好處是:獲得知識(shí)的成本低、范圍廣、質(zhì)量高。智能化使得知識(shí)在人機(jī)之間共享、促進(jìn)了知識(shí)價(jià)值體現(xiàn);互聯(lián)網(wǎng)讓知識(shí)的價(jià)值倍增。知識(shí)價(jià)值的提高,會(huì)讓人們值得花更大的力氣去發(fā)現(xiàn)價(jià)值、形成大數(shù)據(jù)工作的良性循環(huán),讓知識(shí)工作的價(jià)值暴增。

3、知識(shí)來(lái)源

最好的做法是:數(shù)據(jù)就是知識(shí),如產(chǎn)品設(shè)計(jì)的結(jié)果。其次,是讓數(shù)據(jù)(信息)很容易地提煉出知識(shí)。再次,是盡量讓數(shù)據(jù)包含知識(shí)。最差的做法是:數(shù)據(jù)是垃圾、數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系消失、不包含知識(shí)。由此觀之,從知識(shí)的角度看,數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備過(guò)程,可能比分析過(guò)程更加重要。

4、數(shù)據(jù)分析是知識(shí)的獲取過(guò)程

但獲取什么知識(shí),服從于業(yè)務(wù)需求的。所有需要用到數(shù)據(jù)分析的地方,首要任務(wù)和工作重點(diǎn),是理清業(yè)務(wù)需求的脈絡(luò)和邏輯,把業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化成一個(gè)便于分析的數(shù)學(xué)問(wèn)題。而不是隨便拿來(lái)一堆數(shù)據(jù)來(lái)亂分析。

5、最初的大數(shù)據(jù)關(guān)注數(shù)據(jù)的二次應(yīng)用

數(shù)據(jù)來(lái)源服從于一次應(yīng)用的需求。但隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展,二次應(yīng)用本身變得非常重要。一次應(yīng)用和二次應(yīng)用的界限會(huì)變得模糊。

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王靜
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