工业大数据特征有哪些 大数据工程师来告诉你

【导语】工业大数据是智能制造的核心,以“大数据+工业互联网”为基础,用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术引领工业生产方式的变革,拉动工业经济的创新发展,那么工业大数据特征有哪些呢?下面大数据工程师来告诉你吧。

1、准确性

主要指数据的真实性、完整性和可靠性,更加关注数据质量以及处理、分析技术和方法的可靠性。

2、闭环性

包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联以及智能制造纵向数据采集和处理过程中。

3、多样

指数据类型的多样性和来源广泛。工业数据分布广泛,分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节。

4、数据容量大

数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。

5、快速

指获得和处理数据的速度,生产现场级要求分析时限达到毫秒级。

6、强关联性

一方面,产品生命周期同一阶段的数据具有强关联性;另一方面,产品生命周期的研发设计、生产、服务等不同环节的数据之间需要进行关联。

7、价值密度低

工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性,包括提升创新能力和生产经营效率及促进个性化定制、服务化转型等。

8、时序性

工业大数据具有较强的时序性,如订单、设备状态数据等。

关于工业大数据特征,就和大家分享到这里了,中国社会发展至今,大数据的应用正在逐渐普及,所以未来前景不可估量,希望想从事此行业的人员能够合理选择。

工业大数据特征有哪些 大数据工程师来告诉你相关推荐

  1. 谈谈大数据时代企业如何进行数据治理体系建设

    随着云计算.物联网.移动互联网等新一代信息技术的快速发展,人类产生的数据量呈指数级增长.据资料显示,2012年,全球数据量达到2.8ZB,预计到2020年,全球数据量将达到40ZB.大数据蕴含着巨大的 ...

  2. 数据特征处理之数值型数据(标准化)

    本篇内容讨论的是数据特征处理中数据标准化方案,相比于在[数据特征处理之数值型数据(归一化)]中介绍的归一化方案由于自身的不足而导致的应用场景受限(数据量较小的工程.不稳定),数据标准化方案几乎克服了特 ...

  3. 机器学习之为什么要数据预处理?如何预处理数据?

    在现实生活问题中,我们得到的原始数据往往非常混乱.不全面,机器学习模型往往无法从中有效识别并提取信息.数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已,在采集完数据后,机器学习建模的首 ...

  4. 认识主被动无人机遥感数据、预处理无人机遥感数据、定量估算农林植被关键性状、期刊论文插图精细制作与Appdesigner应用开发

    目录 第一章.认识主被动无人机遥感数据 第二章.预处理无人机遥感数据 第三章.定量估算农林植被关键性状 第四章.期刊论文插图精细制作与Appdesigner应用开发 更多推荐 遥感技术作为一种空间大数 ...

  5. 干货 | 电力大数据的应用场景与数据特征

    当前大数据问题已提升到国家战略层面.随着大数据.人工智能等新兴数据挖掘与分析技术的不断创新发展,为电力行业业务创新.智能化辅助决策.服务能力提升.市场竞争力增强等方面的发展提供无限空间. 麦肯锡曾有报 ...

  6. 【数据竞赛】Kaggle实战之特征工程篇-20大文本特征(下)

    作者:尘沙杰少.樱落.新峰.DOTA.谢嘉嘉 特征工程--文本特征下半篇! 前 言 这是一个系列篇,后续我们会按照我们第一章中的框架进行更新,因为大家平时都较忙,不会定期更新,如有兴趣欢迎长期关注我们 ...

  7. 【数据竞赛】Kaggle实战之特征工程篇-20大文本特征(上)

    作者:尘沙杰少.樱落.新峰.DOTA.谢嘉嘉 特征工程--文本特征上半篇! 前 言 这是一个系列篇,后续我们会按照我们第一章中的框架进行更新,因为大家平时都较忙,不会定期更新,如有兴趣欢迎长期关注我们 ...

  8. 大数据特征及基本技能

    整个世界将变成数据,我认为这还只是数据时代的开始.新浪潮即将来临,很多就业机会即将被夺走.有些人会赶上潮流,变得更加富有和成功.但是对于那些落后的人,未来将是痛苦的. 大数据时代已经到来,它俨然成为了 ...

  9. 大数据特征与发展历程

    大数据(big data)是这样的数据集合:数据量增长速度极快,用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集.处理.存储和计算的数据集合. 作者认为具有以下五大特征(4V+1O)的数据才称之为大数据,即 ...

  10. 工业大数据漫谈1:大数据的由来

    "大数据"(Big Data)已经成为当前社会的热门词汇,不但在计算机领域,即使在全社会领域也成为人们耳熟能详的名次.甭管了解不了解,只要聊起新技术,"大数据" ...

最新文章

  1. Java单例模式个人总结(实例变量和类变量)
  2. R语言ggplot2可视化:置信区间与分组具有相同色彩、自定义置信区间带的色彩、Make confidence intervals the same color as line by group
  3. 主机访问虚拟机中linux上的web服务
  4. wampserver 搭建 php环境 运行方法
  5. 【计算机网络】因特网结构
  6. 搭建一款开源的微信商城小程序:海风小店
  7. 以太坊开发入门,如何搭建一个区块链DApp投票系统
  8. 选择Python科学计算发行版
  9. 大数据查询与处理Pig培训:大数据查询处理技术解析
  10. 《大学》全文及白话翻译
  11. 计算机用户原始密码是多少,administrator初始密码是多少
  12. 新团队团队融合研讨会_新的网络研讨会:如何避免持续交付的隐性成本
  13. 在QQ群和QQ空间中挂马
  14. QQ是怎么实现通讯的
  15. idea protoc did not exit cleanly. Review output for more information.
  16. 【mysql的日期和时间类型】
  17. 中兴核心网服务器笔记本电脑,基于统一硬件平台的中兴通讯核心网技术介绍
  18. Centos7的yum安装报错Error: Nothing to do
  19. PE制作实录 —— 补充说明
  20. 【课程设计】UWP 开发入门小笔记(1)

热门文章

  1. jmeter压力测试报告—模板
  2. 修复 j-link the connected j-link is defective 警告
  3. 自定义 Oh My Zsh 主题 cchi.zsh-theme
  4. 数据分析 --- 如何收集数据
  5. npm 安装中的 i、-g、--save、--save-dev、-D、-S的区别
  6. c#Form未能加载文件或程序集的解决方法
  7. 客户关系管理:CRM战略
  8. Apache Pulsar 生态项目 RocketMQ-on-Pulsar 新增 3 位腾讯 Maintainer
  9. hdu 4826 Labyrinth【DP】
  10. SAP 权限与角色设计