1樓：
1/有些人就喜歡玩概念。
什麼工業大資料，假的。
2/事實上，DELL的那一套搞法，就是工業大資料。
你找找DELL最初的動機和商業邏輯，就明白工業大資料。
2樓：資料如琥珀
工業大資料也是需要細分的。按照ERP的概念，最少也要分為離散行業和流程行業。
離散行業的資料我個人覺得和一般的商業資料差不多，區別較大的在於工業多是2B業務，很多針對客戶群的應用在這裡受到限制，比如推薦系統。
流程行業主要是有DCS，PLC等一些控制系統，正是因為這個控制系統的存在，使得時間序列變得有些不好分析，因為目前的資料分析，機器學習都是基於「相關」分析的，而工業需要的是「因果」分析。
相關分析可能會給你誤導，認為兩個觀測物件有很強的相關性，但是有可能他們都是另乙個物件的變化影響結果。我覺得「因果」分析如果有了很大進步（像DNN一樣成熟的話），那工業大資料才真正是元年。
3樓：付彧
工業大資料的分析除了先進的演算法工具以外，更重要的是要結合工業場景和應用原理的領域知識，也就是說資料的分析者不僅要對智慧型演算法非常了解，還要對生產系統十分了解。這也導致了兩個非常重要的挑戰：首先是人才的嚴重缺失，對工業大資料分析人才的培養更加困難。
其次，即使對同一類問題也很難有普適性的方法和模型，資料分析工具＋領域知識這樣的模式決定了工業大資料的分析模型一定是應用定製化的。所以這應該是工業大資料和網際網路上的商業大資料最本質的不同。
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