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徐宗本:大数据应用价值与挑战并存
互联互通是基础,定制化服务是中心,懂数据会分析是关键。
什么是大数据?什么是数据?什么是资料?资料就是生产过程、管理过程,乃至经济、社会、生活过程的记忆,那些记忆可能表现在一个文件、一段演讲、一段文字上。资料放在计算机里就叫数据,所以数据是指以编码形式存在的信息载体。真正的大数据是指大而复杂的资料集,包括了海量性、时变性、异构性、分布性等特点,是我们从互联网的数据中能够观察到的特征。只要数据量超过临界量,就叫大数据。
大数据离不开互联网。近几年,互联网的发展走向是从复杂信息传递到消费互联,再到生产互联也就是物联网,然后到智慧互联。其实,这些新技术都是信息技术的一个层面,真正产生效益和作用的是所有技术的综合运用。
互联网和云计算是基础设施,物联网是交互方式,人工智能是应用模式,大数据是最底层的信息技术,任何工业要实现“两化”,任何政府要实现科学决策,大数据是基本标配。
那么,应该如何运用大数据呢?首先,明确目标是前提。这是推出大数据产业最重要的一步。其次,拥有数据是基础。没有数据就谈不上大数据产业。再次,计算平台是支撑。没有一定的计算架构和平台就无法计算。此外,分析技术是核心。这是当今较少提到的一个主题,在整个大数据链条中,有些链条做得过分粗壮,有些链条过分纤弱,即产业链布局不均衡。如果过分膨胀,将会产生新的产能过剩。最后,产生效益是根本。
大数据可以带来超凡价值。在这个过程中有很多观念要改变,要认识到数据是资产,用户是资源,服务即感知。大数据突飞猛进地发展能够解决相当多的问题,但仍然存在挑战。主要是分析基础被破坏、计算技术待革新、真伪判定需要重建以及对新技术的盲目所引起的盲从。总体来说,仍需集中力量攻克挑战,大数据的发展才能有大的突破。
继互联网之后,真正能够对企业产生重大影响的就是大数据。同时,要将大数据与其他技术相结合。现在人工智能潮正在到来,在可见时间内,人工智能真正能够发挥作用的就是数据智能,即大数据。因为人工智能简单来说可分为两大类,一类是模型人脑工作机制、行为方式,是仿脑类脑的技术;另一类是快速的认识,因为人脑对大数据的认识本身没有那么快,但获取数据的速度极强,可以从数据中分析出人类认识问题特定的方式方法,这就是数据智能,也叫人工智能。
同时,大数据能服务于转型升级,但我们至少要清楚什么是转型和升级。工业中的转型,就是从过去以产品为中心进行组织设计、制造、销售管理,转型到以服务和以定制化为中心。
最近有一个基本的观点说,现在正在从过去的“老三基”——材料、工艺、零部件,转变为“新三基”——大数据、传感器和零部件。对一个行业来讲,数据的复杂性来源于设计、制造、运行和服务,来源于对每一个数据的仔细分析。由于离散型和连续型并存、数值型和非数值类型并存、结构化和非结构化并存,大数据必须关注完整属性,必须关注产品全寿命特性,必须关注全方位连接,关注制造系统融合等,这使得我们认为基本难点在认知知识数据。其实全链条数据如物理模型的结合,也是技术难点。
大数据是新一代信息技术的基础性技术,需要推进应用。工业大数据非常有潜力,但一定要解决好定位、规划、切入点、标准、开发共享等问题?;チネㄊ腔?定制化服务是中心,懂数据会分析是关键 。
编辑:位林惠
关键词:大数据 应用 挑战 价值 技术
 
   
 


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