大数据客机数据

Ⅰ 大数据的主要数据来源包括

大数据的来源包括交易数据、人工数据、机器和传感器数据。 交易数据包括POS机数据、信用卡数据等。人为数据，包括通过微信、博客、推文等产生的邮件、文档、图片、数据流等。；以及机器传感器数据，例如传感器、仪表和其他设施。 大数据，或称巨量数据，是指庞大到无法通过主流软件工具在合理的时间内检索、管理、处理和排序的信息，以帮助企业做出更主动的商业决策。大数据需要特殊的技术来有效处理大量可以容忍时间流逝的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。

Ⅱ 物联网时代 工业大数据八大应用场景

物联网时代 工业大数据八大应用场景

工业大数据是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。

1.加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

2.产品故障诊断与预测

这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。

这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(M&D)中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。

3.工业物联网生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

4.工业供应链的分析和优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

互联网大数据营销专家罗百辉表示，工业制造企业利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。

5.产品销售预测与需求管理

通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。

6.生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。

7.产品质量管理与分析

传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢？如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。

某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。

8.工业污染与环保检测

《穹顶之下》令人印象深刻的一点是通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。

这给我们带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢？其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这些数据太分散、太专业、缺少分析、没有可视化，普通人看不懂。如果能够看懂并保持关注，大数据将成为社会监督环保的重要手段。近日网络上线《全国污染监测地图》就是一个很好的方式，结合开放的环保大数据，网络地图加入了污染检测图层，任何人都可以通过它查看全国及自己所在区域省市，所有的在环保局监控之下的排放机构(包括各类火电厂、国控工业企业和污水处理厂等)的位置信息、机构名称、排放污染源的种类，最近一次环保局公布的污染排放达标情况等。可查看距离自己最近的污染源，出现提醒，该监测点检测项目，哪些超标，超标多少倍。这些信息可以实时分享到社交媒体平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情况及个人安全健康。

工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。

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Ⅲ 大数据的特征包括

大数据的特征如下：

1、大量

大数据的特征首先就是数据规模大。随着互联网、物联网、移动互联技术的发展，人和事物的所有轨迹都可以被记录下来，数据呈现出爆发性增长。

2、多样

数据来源的广泛性，决定了数据形式的多样性。可以分为三类，一是结构化数据，如财务系统数据等，其特点是数据间因果关系强；二是非结构化的数据，如视频、图片等，其特点是数据间没有因果关系；三是半结构化数据，如文档、网页等，其特点是数据问的因果关系弱。

3、高速

数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。与以往的报纸、书信等传统数据载体生产传播方式不同，在大数据时代，大数据的交换和传播主要是通过互联网和云计算等方式实现的，其生产和传播数据的速度是非常迅速的。

4、价值

大数据的核心特征是价值，其实价值密度的高低和数据总量的大小是成反比的，即数据价值密度越高数据总量越小，数据价值密度越低数据总量越大。任何有价值的信息的提取依托的就是海量的基础数据，当然如何通过强大的机器算法更迅速的在海量数据中完成数据的价值提纯。

Ⅳ 什么是大数据要简单通俗点的解释

这是一个非常好的问题，作为一名大数据从业者，我来回答一下。

在当前的大数据时代，不仅IT（互联网）行业的人需要了解大数据相关知识，传统行业的从业者和普通大学生也都应该了解一定的大数据知识，在产业互联网和新基建计划的推动下，未来大数据技术将全面开始落地应用，大数据也将重塑整个产业结构。

了解大数据首先要从大数据的概念开始，不同于人工智能概念，大数据概念还是相对比较明确的，而且大数据的技术体系也已经趋于成熟了。解释大数据概念，可以从数据自身的特点入手，然后进一步从场景、应用和行业来逐渐展开。

大数据自身的特点往往集中在五个方面，分别是数据量、数据结构多样性、数据价值密度、数据增长速度和可信度，对于这五个维度的理解和认知，是了解大数据概念的关键。当然，随着大数据技术的发展和在行业领域的应用，关于数据自身的维度也有了一定程度的扩展，这些扩展本身也是对大数据概念的一种丰富和完善。

数据量大是大数据的一个重要特征，但是数据量本身是一个汇集的概念，并不是只有很大的数据才称为大数据，传统信息系统所产生的“小数据”也是大数据的一个重要组成部分，这一点一定要有清晰的认知。当前从大数据的数据来源来看，主要集中在三个渠道，包括互联网、物联网和传统信息系统，物联网数据当前占据的比例比较大，相信在5G时代，物联网将依然是大数据的主要数据来源。

数据结构多样性是大数据的另一个重要特点，不同于创新信息系统（ERP）当中的数据，大数据的数据类型是非常复杂的，既有结构化数据，也有非结构化数据和半结构化数据，这对于传统的数据处理技术提出了巨大的挑战，这也是推动大数据技术产生的一个重要原因。在工业互联网时代，大数据的数据结构多样性会进一步得到体现，这对于数据价值化过程也提出了新的挑战。

数据价值密度往往是衡量数据价值的重要基础，相对于传统的信息系统来说，大数据当中的数据价值密度是比较低的，这就需要有更快速和便捷的方式，来完成数据的价值化提取过程，而这也正是当前大数据平台所关注的核心能力之一。实际上，早期的Hadoop、Spark平台之所以能够脱颖而出，一个重要的原因就是其数据处理（排序）速度比较快。

数据增长速度快是大数据的另一个重要表现，通常传统信息系统的数据增量是可以预测的，或者说增长速度是可控的，但是在大数据时代，数据增长速度已经大大突破了传统数据处理所能承载的极限。数据增长是一个相对的概念，相对于消费互联网来说，产业互联网所带来的数据增量可能会更加客观，因此产业互联网时代会进一步打开大数据的价值空间。

最后，大数据还有一个特点就是数据本身的真实性，大数据时代所带来的一个重要副作用就是数据真假难辨，这也是当前大数据技术所要重点解决的问题之一。从当前大型互联网平台所采用的方法来看，通常是技术和管理相结合的方式，比如通过为用户认证就能够解决一部分数据的真实性（专业性）问题。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

博士时候就是做大数据。

最通俗一点就是很多条数据。

我们做大数据研究呢，就是高效的处理数据，对未来做一些预测，建议等。

例如，全中国人大多数都是10点睡觉。睡觉前看一看手机。那我们做推广时候，就可以选择9点半的时间。

大数据没有什么特别神秘的地方，就是数据多一点。

大数据这个词其实流行了很久了，与我们的生活息息相关，并不陌生，现在我们生活中的大平台基本上都用到大数据，淘宝，拼多多，美团，滴滴等都用到大数据，如今大数据基本上无处不在。

一、大数据是什么意思

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

二、大数据特征

容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;

种类(Variety):数据类型的多样性;

速度(Velocity):指获得数据的速度;

可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

真实性(Veracity):数据的质量。

复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道。

价值(value):合理运用大数据,以低成本创造高价值。

三、大数据的 历史 发展

人类诞生以来，数据就开始膨胀，时代交替，工业革命，互联网时代，5G时代，人工智能时代，都是数据的一次次发展，数据的不断精准，加快了人类的新陈代谢，大数据推动 历史 发展。

四、大数据意义

大数据的价值体现在以下几个方面:

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;

2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型;

3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

4、各大领域的科研需要大数据，加快技术变革和换代如医疗，环保，公共政府服务

5、航空航天，军事领域因为大数据也会得到突飞猛进的提升。

生活工作中所有的流水账信息就是大数据，在信息化时代，它通过特定模式的整合、分析，使人得到对自己有用的、有指导性的结论。参加工作时讲台塑数字化、表单化、信息化，一晃二十年了，应该就是大数据的雏形，但那会信息化能力不足，没人这么称呼。管理是千变万幻，主线未变，大数据也仅仅是一种方法，只是更符合形势，更有效。小名流水账，大名大数据。

举个例子，大数据记录了一个爱抽烟的男人。晚上一般是先抽烟以后刷牙。有一天男士刷了牙以后抽烟。第二天app开始推送了tt。根据两天的记录了刷牙到抽烟的时间，第三天app推送了加厚版的tt。一个半月后某天记录到男人一直抽烟，便推送了某家专科医院。再过了一个月，发现男人再无抽烟，推送了铂爵旅拍。

从前有个大爷，在证券公司车库上班，给证券公司大户、老板看守车，这么一个工作。

这位大爷特别喜欢炒股，他也不会技术分析，什么基本面分析！每当呢，车库里面的车停的非常少的时候，这位大爷就买进股票，这大爷也不知道什么股票好，什么股票不好，就随便买，等车库里面的车停的越来越多了，每次都停满了的时候，这位大爷就买出股票。每次都能赚到钱！！！

这就是非常简单的大数据，大爷利用车库里车的多少来判断市场的火热程度，人弃我取，等到全民炒股的时候，市场就会出现泡沫，这时候离“崩盘”也就不远了

大数据通俗的解释就是海量的数据，顾名思义，大就是多、广的意思，而数据就是信息、技术以及数据资料，合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。

大数据简单的说就是市场调研的升级版。包括腾讯，阿里巴巴等这些具有大量用户的公司，对其客户在其平台的所有行为发布的所有内容进行采集分类和分析。而这些数据有分成共性和个性。从所有人中采集出共性有助于发觉商机，了解客户痛点，更好地推出客户满意的产品，比如很多化妆品公司就会跟淘宝购买数据从而研发出更贴合市场需求的产品。而从你个人采集的数据属于个性，系统会通过你个人的数据采集进行相对于的推荐和改变，也就是我们经常说的ai智能，例子像我们的淘宝现在都是千人千面，每人手机打开的淘宝推荐的东西都不一样，这些就是大数据的效果。

大数据通俗来说就是有个机器，把你生活中的点点滴滴都记录下来，形成一种特定的形式！

大数据简单来说：就是海量的信息！不论用途，不论方向，就是简单地信息收集，参数收集，所有这些汇总起来就是大数据。大数据，不是随机样本，而是所有数据！

而大数据分析，就是针对这些信息进行识别，再进行分类，将其有事件变为数据化，概率化，然后应用于各种商业用途。

以上是对大数据简单地解读。那么大数据的意义何在呢？

随着大数据的发展，企业的技术研发、应用和落地在前期就能获得预期，能避免很多无所谓的浪费，以便于将有限的资源集中到开发更适合时代的企业产业。

商业决策可以通过数据分析来获取更为准确的信息和方向，最终能帮助决策者能更为准确直观的指导业务实践。

人工智能离不开数据。随着人工智能的发展，数据能模拟的更加人性化，也更个人化，也更适合于各种不同场景的应用。大数据的价值在于它是目前解决这个时代更新最有效的方法。

但对于我个人而言，比较抵触过度的大数据和互联网，原因如下：

一、当各类app通过我的使用习惯，推荐各种我搜索过一次的各种商业广告时，我会有种隐私被人冒犯的愤怒；

二、当你在使用各类软件时，都会被要求提供个人信息以便于获得更好的用户体验，这无形中增加了个人数据泄露的风险；

三、当数据化盛行，似乎人性变得无处安放；

四、一旦行业固化，人们想要突破阶层将变得不可能，拥有大量数据的将遥遥领先，后发的行人，将一辈子连望其项背的资格都没有，可以预见 社会 将会成为一潭死水，毫无兴趣和生机。

Ⅳ 大数据是什么多大的数据叫大数据

多大的数据才算“大数据”
什么是大数据有一个故事，说的是一位顾客订购披萨时，披萨店可以立即调出这位顾客的许多信息，比如送披萨上门必有的家庭、单位等地址和电话，顾客的消费习惯从而推荐适合他的披萨种类，顾客名下的银行卡透支情况从而确定他的支付方式，甚至顾客要自取披萨时，还能根据顾客名下车辆的停放位置预估他的到店时间等等。
从这个故事，我们可以看出大数据的一些关键特征，比如容量大、类型多、关联性强、有价值等等。“大数据是以高容量、多样性、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”工信部信息化和软件服务业司副司长李冠宇接受经济日报·中国经济网记者采访时说。
仅仅规模大不是大数据
大数据，顾名思义，“大”该是应有之义。“大数据的定义最初与容量有关系。”李冠宇分析说，业界有几种对大数据的定义，其中一个共同点就是数据的容量超出了原有的存储、管理和处理能力。
正如中国电子信息产业发展研究院副院长樊会文接受记者采访时指出的，大数据概念产生就是因为数据量和数据类型急剧增加，以至于原有的数据存储、传输、处理以及管理技术不能胜任，需要全新的技术工具和手段。

Ⅵ 请问大数据包括哪些数据类型

大数据的数据类型有：
1、结构化数据：能够用数据或统一的结构加以表示，人们称之为结构化数据，如数字、符号；
2、半结构化数据：所谓半结构化数据，就是介于完全结构化数据和完全无结构的数据之间的数据，XML、HTML文档就属于半结构化数据；
3、非结构化数据：非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每隔字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据，而且更适合处理非结构化数据。
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Ⅶ 什么是大数据,通俗的讲

有人说大数据技术是第四次技术革命，这个说法其实不为过。
很多人只是听过大数据这个词或者是简单知道它是什么，那么它是什么呢，在这里就通俗点来说一下个人对大数据的理解。
大数据，很明显从字面上理解就是大量的数据，海量的数据。大，意思就是数据的量级很大，不上TB都不好意思说是大数据。数据，狭义上理解就是12345那么些数据，毕竟计算机底层是二进制来存的，那么在大数据领域，数据就不仅仅包括数字这些，它可以是所有格式的东西，比如日志，音频视频，文件等等。
所以，大数据从字面上理解就是海量的数据，技术上它包括这些海量数据的采集，过滤，清洗，存储，处理，查看等等部分，每一个部分包括一些大数据的相关技术框架来支持。
举个例子，淘宝双十一的总交易额的显示，后面就是大数据技术的支持，全国那么多淘宝用户的交易记录汇聚到一起，数据量很大，而且要做到实时的展现，就需要强有力的大数据技术来处理了。
数据量一大，那么得找地方来存，一个服务器硬盘可以挂多少，肯定满足不了这么大的数据量存储啊，所以，分布式的存储系统应运而生，那就是HDFS分布式文件系统。简单的说，就是把这么大的数据分开存在甚至几百甚至几千台服务器上，那么管理他们的系统就是HDFS文件系统，也是大数据技术的最基本的组件。
有地方存了，需要一些分布式的数据库来管理查询啊，那就有了Hbase等，还需要一些组件来计算分析这些数据啊，maprece是最基本的计算框架，其他的计算框架Spark和Storm可以完成实时的处理，其中HDFS和MapRece组成了Hadoop1.
总之，一切都是数据。我们的历史，是不是都是大量的数据保存下来的，现在我们也是大数据的生活，天天有没有接到骚扰电话还知道你姓什么，你查话费什么的从几亿人的数据中查到你的信息，大数据生活。未来，大数据将更深刻的渗透到生活中。

Ⅷ 工业大数据开启新时代 七大应用分析

工业大数据开启新时代 七大应用分析

工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。

随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。

1.加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

2.产品故障诊断与预测

这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。

这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气（GE）的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断（M&D）中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。

3.工业物联网生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

4.工业供应链的分析和优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。

利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。

5.产品销售预测与需求管理

通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。

6.生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集（MES/DCS）及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体（工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据）。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。

7.产品质量管理与分析

传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢？如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。

某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。

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