工业数据区别于一般大数据的特点与用途

蓝染1991 2017-08-29 11:39:20


工业数据类型和特点,畅谈数据用途与价值!

工业数据是在工业领域信息化应用中产生的数据。工业大数据是基于工业数据,运用先进的数据技术,贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节,使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。工业数据具有数据题量大、分布广泛、结构复杂、数据速度需求多样化、数据价值不均匀等五大特征。同时,与互联网大数据想比,工业大数据具有多源性获取、蕴含信息复杂、关联性强,持续采集,动态时空特性,采集、存储、处理实时性要求高、与具体工业领域密切相关等更多的自身特点。

本期话题——谈谈你的企业,有着哪些类型的工业数据?这些数据有着上述哪些特点?有哪些是有价值的信息?是否在被加以分析利用?对业务起着怎样的助力?

例:
1. 我是来自能源领域的小白
2. 我所在企业有这些类型的工业数据:
3. 这些数据有上述这些特点:
4. 有价值的信息有:
5. 是(否)在被加以利用分析
6. 对业务的助力有:


PS:参与者畅谈企业工业数据类型和特点,由GE专家在线评论参与者的回复,谈工业数据的特点、在企业实际生产中应用价值。

活动时间:8月28日-9月28日

活动奖励
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优秀回帖15名炫酷DMDG 智能手环一个
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一等奖(10个)   
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三等奖(20个)   
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jr55555 2019-02-27
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小菜鸟进来学学习学习
weixin_44336901 2018-12-30
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学习了,增加点知识
wgwang314 2018-01-29
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小白 特来学习涨知识的
qq_41620118 2018-01-25
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我是小白,进来涨涨知识
Wt2040777272 2018-01-25
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我是小白,我来涨涨知识
qq_41611763 2018-01-19
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进来看看,增长知识
xuhua1356 2018-01-18
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我也是小白,不过 看过之后有些收获。
就取这个名吧 2018-01-18
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我的小白白,进来随意看看,增长知识。
就取这个名吧 2018-01-18
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我的小白白,进来随意看看,希望能够长高高 http://download.csdn.net/download/u013773927/7503763
zhozen 2018-01-15
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我是来自汽车制造领域的小孟,我所在企业有其实相关的工业数据:对我们帮助很大,优化营销决策成本、升级传统调查研究、制定精准营销方案、车联网服务基础、通过与第三方电商平台合作、通过用户对汽车的态度和行为数据,然后再次分析,得到行业内的数据在确定未来发展趋势。
qq_36524291 2018-01-15
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工业数据是指在工业领域信息化应用中产生的数据。工业大数据是基于工业数据,运用先进大数据技术,贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节,使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。 工业数据从来源上主要分为信息管理系统数据、机器设备数据和外部数据。
「已注销」 2018-01-03
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 我是来自软件工程领域的小白
qq_34377951 2018-01-02
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我是来自生物领域的小白
afancaijin 2018-01-02
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我的小白白,进来随意看看,希望能够长高高
火柴囝仔 2017-12-28
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1. 我是来自空气过滤器领域的雅
2. 我所在企业有这些类型的工业数据:全国空气污染数据,空气过滤数据
3. 这些数据有上述这些特点:主要为了方便业务发展,对市场的数据调查。
4. 有价值的信息有:空气污染数据,空气过滤处理数据。
5. 是(否)在被加以利用分析,是,单位完全充分利用。
6. 对业务的助力有:有
火柴囝仔 2017-12-27
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1. 我是来自空气过滤器领域的雅
2. 我所在企业有这些类型的工业数据:全国空气污染数据,空气过滤数据
3. 这些数据有上述这些特点:主要为了方便业务发展,对市场的数据调查。
4. 有价值的信息有:空气污染数据,空气过滤处理数据。
5. 是(否)在被加以利用分析,是,单位完全充分利用。
6. 对业务的助力有:有
BigDaoLao 2017-12-19
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1. 我是来自科技领域的小关 2. 我所在企业有这些类型的工业数据:用户在使用我们的平台是我们就能很精确的那到他们所需的工业大数据,从而为用户量身定制服务 3. 这些数据有上述这些特点:多源性获取、蕴含信息复杂、关联性强,持续采集,动态时空特性,采集、存储、处理实时性要求高 4. 有价值的信息有:建筑领域创新型材料,创新型技术,创新型设计等 5. 是(否)在被加以利用分析 获取到的数据为用户量身定制服务,提供高质量,更便捷,更新型,可持续发展的服务 6. 对业务的助力有:更加明确业务发展的方向
2323fdsfsadf 2017-12-12
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我的小白白,进来随意看看,希望能够长高高
qq4808130 2017-12-06
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来自人工智能的小白,进来长知识
qq_35758609 2017-11-30
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请问这个中奖了怎么领取奖品呢?
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本教程为授权出品 一、课程简介数据仓库(Data Warehouse,可简写为DW或DWH),是面向分析的集成化数据环境,为企业决策制定过程,提供系统数据支持的战略集合,是国内外各大公司正在重点投入的战略级技术领域。 二、课程内容《数据电商数仓项目实战》视频教程,从项目架构的搭建,到数据采集模块的设计、数仓架构的设计、实战需求实现、即席查询的实现,我们针对国内目前广泛使用的Apache原生框架和CDH版本框架进行了分别介绍,Apache原生框架介绍中涉及到的技术框架包括Flume、Kafka、Sqoop、MySql、HDFS、Hive、Tez、Spark、Presto、Druid等,CDH版本框架讲解包括CM的安装部署、Hadoop、Zookeeper、Hive、Flume、Kafka、Oozie、Impala、HUE、Kudu、Spark的安装配置,透彻了解不同版本框架的区别联系,将数据全生态系统前沿技术一网打尽。在过程中对数据生态体系进行了系统的讲解,对实际企业数仓项目中可能涉及到的技术点都进行了深入的讲解和探讨。同时穿插了大量数仓基础理论知识,让你在掌握实战经验的同时能够打下坚实的理论基础。 三、课程目标本课程以国内电商巨头实际业务应用场景为依托,对电商数仓的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解,具体指标包括:每日、周、月活跃设备明细,留存用户比例,沉默用户、回流用户、流失用户统计,最近连续3周活跃用户统计,最近7天内连续3天活跃用户统计,GMV成交总额分析,转化率及漏斗分析,品牌复购率分析、订单表拉链表的设计等,让学生拥有更直观全面的实战经验。通过对本课程的学习,对数仓项目可以建立起清晰明确的概念,系统全面的掌握各项数仓项目技术,轻松应对各种数仓难题。 四、课程亮点本课程结合国内多家企业实际项目经验,特别加入了项目架构模块,从集群规模的确定到框架版本选型以及服务器选型,手把手教你从零开始搭建数据集群。并且总结大量项目实战中会遇到的问题,针对各个技术框架,均有调优实战经验,具体包括:常用Linux运维命令、Hadoop集群调优、Flume组件选型及性能优化、Kafka集群规模确认及关键参数调优。通过这部分学习,助学生迅速成长,获取前沿技术经验,从容解决实战问题。

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