工业大数据这个概念目前很受关注,特别是对于资本市场来讲,其想象空间比较大,但由于相关技术范式还不明确,因此大部分看法都是基于一些不完全的技术理解所做出的判断。
从字面上理解,工业大数据很容易被认为是大数据在工业领域的应用,也容易把工业领域的一些信息系统使用的传统数据库上升到工业大数据的数据不够大的场景,当然,还有一些商业企业更会把收集的一些毫无价值的实时数据存储起来称为工业大数据。
迄今为止,工业4.0研究院发现的工业大数据应用场景,虽然可能从生产现场采集了大量的数据,但实际上作为分析之用的数据并不多,一般都要对数据进行清洗和预处理,以便进行更具有知识的数据分析。
为什么不能采用诸如金融或互联网领域的大数据分析方法?这是很多互联网企业涉足到工业大数据最为困惑的问题。
实际上,互联网企业大都不清楚工业领域的“非标”特征,大量的装备设备是非标准化的,工艺流程也是非标准化的,因此在构建工业大数据架构和模型的时候,更应该考虑行业知识的应用,这样分析的结果会更加实用。