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工業(yè)大數(shù)據(jù)有別于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的3B問題，即Below Surface（隱匿性）、Broken（碎片化）、Bad Quality（低質(zhì)性）。

01 什么是互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)

互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)是互聯(lián)，是圍繞人展開的信息互聯(lián)。在互聯(lián)網(wǎng)時代，尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)時代，大量物理世界的信息和流程被搬到線上，比如網(wǎng)購、在線支付、社交聊天等等。用戶的所有行為都會在互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)中留下記錄，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也由此積累了大量的數(shù)據(jù)。通過運用大數(shù)據(jù)技術(shù)對這些數(shù)據(jù)進行分析，可以幫助企業(yè)制定出具有針對性的服務(wù)策略，比較經(jīng)典的有：精準(zhǔn)營銷、個性化商品推薦。

在沒有“工業(yè)大數(shù)據(jù)”的概念前，大數(shù)據(jù)通常就是指“互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)”，“互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)”是為了有別于“工業(yè)大數(shù)據(jù)”而定義出來的一個詞。后來者為了與先前者區(qū)分開，通常會設(shè)定這樣的概念，比如“OLAP”和“OLTP”、“無糖可樂”和“有糖可樂”等等，都是類似的思路。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展起源于設(shè)備數(shù)據(jù)，比如，最開始通過數(shù)據(jù)采集和遠程監(jiān)控實現(xiàn)設(shè)備售后服務(wù)的降本增效、后來基于大數(shù)據(jù)分析幫助用戶更好地實現(xiàn)設(shè)備使用和管理服務(wù)。因此，比較普適性的理解就是，工業(yè)大數(shù)據(jù)是圍繞機器展開的。

發(fā)展到今天，從數(shù)據(jù)來源的角度來看，工業(yè)大數(shù)據(jù)主要包括三類，這里面最重要的是第二類，也是圍繞機器展開的。

• 企業(yè)經(jīng)營管理相關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，主要是ERP、SCM、CRM等系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。
• 生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)，主要是MES等系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、生產(chǎn)過程中的行為和結(jié)果數(shù)據(jù)、設(shè)備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)。
• 企業(yè)外部數(shù)據(jù)，主要是產(chǎn)品售出之后使用和運營過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

02 工業(yè)大數(shù)據(jù)不是全部都要

在一次數(shù)據(jù)管理峰會上，我和一位朋友就金融大數(shù)據(jù)和工業(yè)大數(shù)據(jù)進行了一些探討。這位朋友有這樣表達，“金融大數(shù)據(jù)最近幾年在數(shù)據(jù)增量上并沒有特別大的變化，而這些數(shù)據(jù)原本就是要記錄下來的，就是在那里的，并不會隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展就變多了。相比而言，制造業(yè)有大量的傳感器，在源源不斷地產(chǎn)生數(shù)據(jù)，這才是真正的大數(shù)據(jù)?！薄?

這里面，就存在一個問題：是不是產(chǎn)生了的數(shù)據(jù)，就一定都要？在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，很多場景都是YES，但是對于工業(yè)大數(shù)據(jù)而言，很多場景是NO。比如，對于一臺測試機設(shè)備而言，大部分時間都是在正常工作完成生產(chǎn)任務(wù)的，這個過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)存在大量的冗余信息，將這些高度冗余的數(shù)據(jù)都處理、存儲下來，是需要付出大量成本的。

物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，讓我們獲取數(shù)據(jù)的途徑和數(shù)據(jù)量級都發(fā)生了很大的變化。但是，如果我們不考慮數(shù)據(jù)的具體分析和應(yīng)用場景，很可能會出現(xiàn)許多傳感器采集回來的數(shù)據(jù)是沒用的，而一些關(guān)鍵的、有用的數(shù)據(jù)又沒有采集到。換句話說，工業(yè)大數(shù)據(jù)并非大家在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中理解的那樣，工業(yè)大數(shù)據(jù)往往以場景和解決問題為驅(qū)動，去獲取真正有價值的目標(biāo)對象，比如帶有機理含義的振動數(shù)據(jù)，而不是眉毛胡子一把抓。

03 工業(yè)大數(shù)據(jù)面臨的一些挑戰(zhàn)

無論是哪種大數(shù)據(jù)，最終目的是為了實現(xiàn)價值。針對圍繞機器產(chǎn)生的工業(yè)大數(shù)據(jù)，在落地數(shù)據(jù)分析上普遍存在五個方面的問題，也是跟互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有所不同的地方。

• 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用上，很多時候會強調(diào)“相關(guān)性”，而不關(guān)注“因果性”。就是雖然還不能用解析式來說明因果關(guān)系，但是如果能從足夠多的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)相關(guān)性，也能把握事情的發(fā)展軌跡。這樣的思路不能絕對化，尤其是在工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的普適性非常低，因為工業(yè)領(lǐng)域更加強調(diào)機理邏輯，通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的問題需要有一定的解釋性才能指導(dǎo)進一步的工藝優(yōu)化改進。
• 工業(yè)生產(chǎn)過程中經(jīng)常會出現(xiàn)各種不確定性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)遺漏、分散、斷續(xù)，進而導(dǎo)致了數(shù)據(jù)質(zhì)量很低，給數(shù)據(jù)治理工作帶來了復(fù)雜性。如果數(shù)據(jù)質(zhì)量如果得不到保障，基于數(shù)據(jù)所作出的分析都是不可靠的。
• 工業(yè)大數(shù)據(jù)的時效性要求比較高，特別是設(shè)備運行狀態(tài)相關(guān)的數(shù)據(jù)，其價值會隨著時間的流逝而迅速衰退。因此，對于此類數(shù)據(jù)需要很好的實時采集、處理進行保障。
• 工業(yè)大數(shù)據(jù)對分析和預(yù)測的結(jié)果的容錯率要遠低于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)。比如，在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)里，給用戶推薦了一部電影，即使推薦錯了，也不會造成什么影響。但是，在工業(yè)大數(shù)據(jù)里，通過分析發(fā)現(xiàn)某臺機器存在溫度異常后進行停機，如果是弄錯了就會造成嚴重損失。
• 工業(yè)大數(shù)據(jù)中的機器數(shù)據(jù)主要依靠控制器獲取，如果控制器中沒有，就需要額外加裝傳感器，這意味著有比互聯(lián)網(wǎng)獲取數(shù)據(jù)更高的成本和更長的實施周期。

04 小結(jié)

工業(yè)大數(shù)據(jù)之所以能得以發(fā)展，有很大原因是互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展和試錯帶來了技術(shù)的革新和讓人眼前一亮的效果。雖然工業(yè)大數(shù)據(jù)有些自己的特征和挑戰(zhàn)，但是很多思路和方式是可以從互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中借鑒的。

路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索。