工业大数据分析实践总结 工业大数据技术分析

工业大数据是指工业设备在生产过程中所产生的大量多样性的数据，其因物联网而广为人知。工业大数据因2012年“工业4.0”概念的出现而被重视，旨在以工业设备产生的数据为基础，通过大数据技术进行处理并且挖掘出更多的商业价值。

工业大数据的特点

工业大数据利用工业网络技术对原始数据进行处理，为管理决策提供依据，达到降低维护成本、改善客户关系的目的。

　　工业大数据要更麻烦

大数据一般具有3V的特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样），因此其以传统工具难以处理，只能采用新的策略进行存储分析等。而工业大数据则还有其自己的两个V。一个是visibility（可见性），即需要发现对现有资产和生产过程难以察觉的见解，并且以数据形式变为可见；另一个则是Value（价值），由于行业面临的风险及影响差异，工业大数据被要求有更高的精准度，否则其价值将会大打折扣。

工业大数据相比其他大数据来看，其结构化数据更多，相关性和实时性更强，也更易于分析。这是因为工业数据普遍是由自动化设备在生产过程中产生的，其环境和操作受到人为因素影响较小，不会产生太多不可控因素。

工业大数据的分析更侧重于关系挖掘和现象捕捉。一般来讲，工业大数据可以在现象中提取出的特征会涉及诸多的物理学科等问题，有效的分析将会比普通大数据涉及的知识领域更为宽泛，其分析困难程度可见。

　　工业大数据侧重现象捕捉

工业大数据面临着碎片化问题。工业大数据的分析对数据的完整性有着一定要去，因此其数据驱动分析系统需要从不同的工作条件中获取数据。但是在不同来源获取的数据存在离散和非同步的问题，因此需要预处理以保障数据的完整性、连续性和同步性。