工业大数据的三个阶段,大数据的特点

大数据发展 2023-09-27 10:18 265 墨鱼

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工业大数据的三个阶段,大数据的特点

数据组织的目的是根据数据应用需求，采用标准统一、流程规范的方案分类构建数据资源库，进一步强化大数据内部关联。数据组织主要包括原始库、知识库、主题库等。1)原始库：原始库保而工业大数据的挑战和目的则要通过“3B”和“3C”来理解。工业大数据应用的“3B”挑战：Bad Quality——在工业大数据中，数据质量问题一直是许多企业所面临的挑战。这主要受制于

ˋ▂ˊ 工业环境中的大数据与互联网大数据相比，最重要的不同在于对数据特征的提取上面，工业大数据注重特征背后的物理意义以及特征之间关联性的机理逻辑，而互联网大数据则倾向于仅仅依赖统工业大数据尚处于起步阶段从上文的分析中我们可以清晰地看到，工业大数据应用潜力巨大。但是，就目前的状况来说，工业大数据的广泛运用仍存在一些技术障碍，目前工业大数据仍处于起步

(ˉ▽ˉ；) 1.1 工业大数据的内涵本节主要讨论工业大数据的内涵，从空间分布，产生主体两个维度对工业大数据进行分类，并讨论数据产生主体和内容结构演化路径. 1.1.1 工业大数据的定义未来三到五年，随着5G、工业互联网、人工智能等的发展，工业大数据将从探索起步阶段迈入纵深发展阶段，迎来快速发展的机遇期，全球工业大数据的竞争也将变得更为激

到2004年的时候，开始从医疗端的数据，即产品的数据转到了病人的数据，这时候才是真正的工业大数据的开始。比如做分子医学，可以用显影剂找到身体可能发病的地方，这才是最有价值的部分总体处于探索起步阶段工业大数据是工业领域产品和服务全生命周期数据的总称，包括工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据，以及工业互联网平台

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