如何管理工业大数据质量?工业、互联网大数据的低质性介绍
以下内容中，小编将对工业大数据质量管理、工业大数据和互联网大数据的区别的相关内容进行着重介绍和阐述，希望本文能帮您增进对工业大数据的了解，和小编一起来看看吧 。
一、工业大数据引言
首先，我们来简单看看什么是工业大数据 。
工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称 。
二、工业大数据数据质量管理
工业大数据的质量问题关乎到工业设备、工业安全等相关的内容，所以，工业大数据的质量是必须被重点关注的焦点 。目前，工业大数据的质量存在许多问题 。首先是数据失真和错位 。在工业IoT领域中，受工业现场一系列苛刻的工作条件的限制、现场IoT网络、制造设备和过程控制设备均会在不同程度上造成数据失真 。第二是数据一致性差 。对于来自IT领域的工业大数据，由于工业企业现有的信息系统都存在不同程度的“系统性森林”问题，因此难以在数据生产过程中采用有效的控制方法来确保各种工业产品的生产的数据的一致性 。第三是缺乏对历史数据的“再生”机制 。工业历史数据的“再生”将有助于增强工业生命周期管理的能力 。第四是缺乏标准化的数据质量管理框架 。在不同的业务场景中，多个用户共享和使用各种结构化和非结构化数据集 。第五，数据质量补偿方法尚未得到广泛使用 。
工业大数据的质量管理要求工业企业建立健全的工业大数据质量管理组织架构，明确数据所有权、管理者和用户 。面对不同的工业大数据质量问题，制定质量行为的定义、水平和处理方式、建立审查机制、制定标准化的数据质量改进过程，形成数据质量管理的闭环，用于多种工业大数据应用场景 。
三、工业大数据与互联网大数据的区别——低质性
最后，我们来了解以下工业大数据和互联网大数据之间的区别，当然，二者之间存在很多的区别，小编在此仅为大家带来二者在“低质性”上的区别的介绍 。低质性，即需要提高数据质量、满足低容错性 。
数据碎片缺陷来源的一个方面也显示了对数据质量的担忧 。也就是说，数据量不能保证数据的质量，这可能会导致数据可用性较低，因为低质量的数据可能会直接影响分析过程并使结果无法使用 。
但是互联网大数据是不同的 。它只能在不考虑数据本身含义的情况下对数据本身进行挖掘和关联，也就是说，挖掘的结果就是结果 。最典型的是，在按照超市的购物习惯进行数据挖掘之后，可以将啤酒架子放在尿布架子的另一侧，而不管它们之间的机制和逻辑关系如何 。换句话说，与Internet大数据相比，通常不需要具有精确的结果推送 。工业大数据对预测和分析结果的容错率远低于互联网大数据 。
在进行预测和决策时，Internet大数据仅考虑两个属性之间的相关性是否具有统计显着性 。当样本大小足够大时，可以忽略个体之间的噪音和差异，预测结果的准确性将大大降低 。
例如，当我觉得应该将70%的重要性推荐给某个用户A电影时，即使用户不太喜欢这种电影，也不会造成太严重的后果 。但是，在工业环境中，如果仅通过统计意义给出分析结果，则即使是单个错误也可能导致严重的后果 。
【如何管理工业大数据质量?工业、互联网大数据的低质性介绍】 以上便是小编此次想要和大家共同分享的有关工业大数据质量管理、工业大数据和互联网大数据的区别的内容，如果你对本文内容感到满意，不妨持续关注我们网站哟 。最后，十分感谢大家的阅读，have a nice day!
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