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工業(yè)領(lǐng)域切入大數(shù)據(jù)是一件很有意思的事情，在我們開展的時(shí)候，如果是用計(jì)算機(jī)的人去搞工業(yè)大數(shù)據(jù)的時(shí)候，會(huì)發(fā)現(xiàn)很多的障礙，很多搞自動(dòng)控制的領(lǐng)域也發(fā)現(xiàn)障礙，為什么，這恰恰是由于工業(yè)大數(shù)據(jù)的特性。

1、工業(yè)大數(shù)據(jù)的本質(zhì)

工業(yè)大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是以數(shù)據(jù)形式呈現(xiàn)的“信息”或者“知識(shí)”，而不是沒有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)。“信息”和“知識(shí)”的本質(zhì)接近，差別在于：“知識(shí)”在時(shí)空上更具有更強(qiáng)的通用性和連續(xù)性。沒有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)就是垃圾。

2、工業(yè)大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值

工業(yè)大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值是知識(shí)的重用。大數(shù)據(jù)帶來的好處是：獲得知識(shí)的成本低、范圍廣、質(zhì)量高。智能化使得知識(shí)在人機(jī)之間共享、促進(jìn)了知識(shí)價(jià)值體現(xiàn)；互聯(lián)網(wǎng)讓知識(shí)的價(jià)值倍增。知識(shí)價(jià)值的提高，會(huì)讓人們值得花更大的力氣去發(fā)現(xiàn)價(jià)值、形成大數(shù)據(jù)工作的良性循環(huán)，讓知識(shí)工作的價(jià)值暴增。

3、知識(shí)來源

最好的做法是：數(shù)據(jù)就是知識(shí)，比如產(chǎn)品設(shè)計(jì)的結(jié)果。其次，是讓數(shù)據(jù)（信息）很容易地提煉出知識(shí)。再次，是盡量讓數(shù)據(jù)包含知識(shí)。最差的做法是：數(shù)據(jù)是垃圾、數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系消失、不包含知識(shí)。由此觀之，從知識(shí)的角度看，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備過程，可能比分析過程更加重要。

4、數(shù)據(jù)分析是知識(shí)的獲取過程

但獲取什么知識(shí)，是服從于業(yè)務(wù)需求的。所有需要用到數(shù)據(jù)分析的地方，首要任務(wù)和工作重點(diǎn)，是理清業(yè)務(wù)需求的脈絡(luò)和邏輯，把業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化成一個(gè)便于分析的數(shù)學(xué)問題。而不是隨便拿來一堆數(shù)據(jù)來亂分析。

5、最初的大數(shù)據(jù)關(guān)注數(shù)據(jù)的二次應(yīng)用

數(shù)據(jù)來源服從于一次應(yīng)用的需求。但隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，二次應(yīng)用本身就變得非常重要。一次應(yīng)用和二次應(yīng)用的界限會(huì)變得模糊。