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工业大数据漫谈

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工业大数据漫谈1：大数据的由来

工业大数据漫谈2：大数据的特性

——大数据的“大”是相对的，不是绝对的

——1、数据在其应用领域相对较大；

       2、数据具备可操作性；

       3、数据具有一定程度的完整性、连续性，即可分析。

工业大数据漫谈3：什么是工业大数据？

——工业大数据是指在工业领域，主要通过传感器等物联网技术进行数据采集、传输得来的数据，由于数据量巨大，传统的信息技术已无法对相应的数据进行处理、分析、展示，而在传统工业信息化技术的基础上借鉴了互联网大数据的技术，提出的新型的基于数据驱动的工业信息化技术及其应用。

工业大数据漫谈4：工业大数据的作用

1、能够实现数据的全面采集并持久化

2、能够实现全生产过程的信息透明化

3、能够实现生产设备的故障诊断和故障预测

4、能够实现生产设备的优化运行

5、能够提高企业的安全水平

6、能够实现定制化生产

7、能够实现供应链的优化配置

8、能够实现产品的持续跟踪服务

9、能够为企业提升新的服务价值

工业大数据漫谈5：工业大数据案例（上）

工业大数据漫谈6：工业大数据案例（下）

工业大数据漫谈7：工业大数据通用业务架构

——工业大数据业务构架一般都分为三部分，数据采集层、数据处理层和数据展现层

——工业大数据系统非常重要的，也是基础的层次是数据采集

——数据采集领域也是自动化和信息化交叉最多的领域，其实也是一般IT从业人员比较头疼的领域

——单纯的大数据可视化是没有意义的，没有对工业业务的深入理解，很难做出让客户的满意的可视化结果

工业大数据漫谈8：工业大数据的采集

工业大数据漫谈9：开源工业大数据软件简介（上）

工业大数据漫谈10：开源工业大数据软件简介（下）

工业大数据漫谈11：工业大数据可视化的难点

——相对而言，纯技术的问题反而不是问题的关键，比如三维建模技术、图表自动生成技术、数据检索技术等。可视化更多的是对用户和业务的理解，以及在这个基础上对数据的深刻认识。

工业大数据漫谈12：实时数据库与时序数据库

——时序数据库其实主要是实时数据库的数据存储部分，但是，由于它采用了新的技术，极大地扩展了数据的容量，除了数据点和时间戳之外，还提供标签和内容等对数据的描述，并且提供各种聚合查询，弥补了实时库的缺陷。

工业大数据漫谈13：Hadoop在工业大数据中的作用

——说白了，小型的项目，不太用得着分布式计算，一般不建议使用Hadoop。当然，小型项目还是不是严格意义上的大数据项目也很难说。中型的项目，建议采用公有云提供的Hadoop环境，也不要自己搭建，成本和收益实在不成比例。大型的项目，当前的实际情况比较适合自行搭建Hadoop环境，远期，除非是中移动、中石油这样的巨无霸企业，还是搭建在公有云上为好。

工业大数据漫谈14：煤矿与非煤矿矿山如何应用大数据

工业大数据漫谈15：工业大数据与工业4.0的关系

——不管概念如何发展，以人工智能、大数据为标志的第四次工业革命已经在我们的身边展开了，通过这一次的工业革命，我们可以进行超级复杂流程的管理、大规模生产过程的优化和决策的快速执行，实现复杂生产和个性商业活动的高度整合，使人类的生产效率再上升一个数量级，使生产力得到进一步的释放。

工业大数据漫谈16：物联网（IOT）与工业大数据的关系

工业大数据漫谈17：云计算与工业大数据的关系

工业大数据漫谈18：工业大数据数据采集常见的工业协议简介（上）

工业大数据漫谈19：工业大数据数据采集常见的工业协议简介（下）

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