如何管理工業(yè)大數(shù)據(jù)質(zhì)量?工業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的低質(zhì)性介紹

以下內(nèi)容中，小編將對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、工業(yè)大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的區(qū)別的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進(jìn)對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的了解，和小編一起來看看吧。

一、工業(yè)大數(shù)據(jù)引言

首先，我們來簡(jiǎn)單看看什么是工業(yè)大數(shù)據(jù)。

工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領(lǐng)域中，圍繞典型智能制造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計(jì)劃、研發(fā)、設(shè)計(jì)、工藝、制造、采購、供應(yīng)、庫存、發(fā)貨和交付、售后服務(wù)、運(yùn)維、報(bào)廢或回收再制造等整個(gè)產(chǎn)品全生命周期各個(gè)環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用的總稱。

二、工業(yè)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理

工業(yè)大數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題關(guān)乎到工業(yè)設(shè)備、工業(yè)安全等相關(guān)的內(nèi)容，所以，工業(yè)大數(shù)據(jù)的質(zhì)量是必須被重點(diǎn)關(guān)注的焦點(diǎn)。目前，工業(yè)大數(shù)據(jù)的質(zhì)量存在許多問題。首先是數(shù)據(jù)失真和錯(cuò)位。在工業(yè)IoT領(lǐng)域中，受工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)一系列苛刻的工作條件的限制、現(xiàn)場(chǎng)IoT網(wǎng)絡(luò)、制造設(shè)備和過程控制設(shè)備均會(huì)在不同程度上造成數(shù)據(jù)失真。第二是數(shù)據(jù)一致性差。對(duì)于來自IT領(lǐng)域的工業(yè)大數(shù)據(jù)，由于工業(yè)企業(yè)現(xiàn)有的信息系統(tǒng)都存在不同程度的“系統(tǒng)性森林”問題，因此難以在數(shù)據(jù)生產(chǎn)過程中采用有效的控制方法來確保各種工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)的數(shù)據(jù)的一致性。第三是缺乏對(duì)歷史數(shù)據(jù)的“再生”機(jī)制。工業(yè)歷史數(shù)據(jù)的“再生”將有助于增強(qiáng)工業(yè)生命周期管理的能力。第四是缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理框架。在不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，多個(gè)用戶共享和使用各種結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。第五，數(shù)據(jù)質(zhì)量補(bǔ)償方法尚未得到廣泛使用。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的質(zhì)量管理要求工業(yè)企業(yè)建立健全的工業(yè)大數(shù)據(jù)質(zhì)量管理組織架構(gòu)，明確數(shù)據(jù)所有權(quán)、管理者和用戶。面對(duì)不同的工業(yè)大數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，制定質(zhì)量行為的定義、水平和處理方式、建立審查機(jī)制、制定標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)過程，形成數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的閉環(huán)，用于多種工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。

三、工業(yè)大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的區(qū)別——低質(zhì)性

最后，我們來了解以下工業(yè)大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)之間的區(qū)別，當(dāng)然，二者之間存在很多的區(qū)別，小編在此僅為大家?guī)矶咴凇暗唾|(zhì)性”上的區(qū)別的介紹。低質(zhì)性，即需要提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、滿足低容錯(cuò)性。

數(shù)據(jù)碎片缺陷來源的一個(gè)方面也顯示了對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的擔(dān)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(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)可用性較低，因?yàn)榈唾|(zhì)量的數(shù)據(jù)可能會(huì)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)是不同的。它只能在不考慮數(shù)據(jù)本身含義的情況下對(duì)數(shù)據(jù)本身進(jìn)行挖掘和關(guān)聯(lián)，也就是說，挖掘的結(jié)果就是結(jié)果。最典型的是，在按照超市的購物習(xí)慣進(jìn)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(jī)制和邏輯關(guān)系如何。換句話說，與Internet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(duì)預(yù)測(cè)和分析結(jié)果的容錯(cuò)率遠(yuǎn)低于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)。

在進(jìn)行預(yù)測(cè)和決策時(shí)，Internet大數(shù)據(jù)僅考慮兩個(gè)屬性之間的相關(guān)性是否具有統(tǒng)計(jì)顯著性。當(dāng)樣本大小足夠大時(shí)，可以忽略個(gè)體之間的噪音和差異，預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性將大大降低。

例如，當(dāng)我覺得應(yīng)該將70%的重要性推薦給某個(gè)用戶A電影時(shí)，即使用戶不太喜歡這種電影，也不會(huì)造成太嚴(yán)重的后果。但是，在工業(yè)環(huán)境中，如果僅通過統(tǒng)計(jì)意義給出分析結(jié)果，則即使是單個(gè)錯(cuò)誤也可能導(dǎo)致嚴(yán)重的后果。

以上便是小編此次想要和大家共同分享的有關(guān)工業(yè)大數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、工業(yè)大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的區(qū)別的內(nèi)容，如果你對(duì)本文內(nèi)容感到滿意，不妨持續(xù)關(guān)注我們網(wǎng)站喲。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day!