
工业大数据想要顺利落地也有难度
大数据已经渐渐从概念阶段走到实操阶段,陆续使用大数据的企业已经获得收益,还有很多企业也在盼望可以从大数据中获得应有的利益,对于工业大数据来说,想要顺利的落地还存在一些难度。
制造业在我国发展的时间很长,在这个很长一段时间内,企业已经有不同程度的使用一些软件系统或者运营系统,对于工业大数据来说,制造业已经依靠原先的技术可以进行数据的采集和处理,那么大数据对于制造业来说,就是讲采集的数据变快,数据分析的速度也更快,工业大数据的落地将带来制造业整个供应链以及产品质量等各个方面的提高工业企业来说,必定将不断的深入。
越来越多的智能生产车间,智能化管理,产品的管理,在企业的运营过程中产生了源源不断的数据,有结构化的数据,也有半结构化的数据,数据多样性的给数据分析带来的是挑战,也给工业大数据的顺利落地提出了难题。工业大数据还不仅仅是停留在数据的收集和存储上,更大程度的让数据的价值真正的发挥出来,数据的潜力被激发出来才是工业大数据使用过程中的另一个重点,怎么建立完善的数据模型,发挥工业大数据真正的租用才是关键。
在工业化大数据分析的使用过程中,还有一个很重要的一点就是关于数据质量的保证,在工业的生产过程中,数据的收集可以通过工业的设备,终端传感器等进行收集,但是这些传感器收集到的数据并不一定就是有价值的数据,在使用的过程中,也有很多数据都是不纯的,如果收集到的数据质量有问题,那么自然也就给数据分析的结果带来了问题。
工业大数据产业的落实在技术或者在一些细节上需要得到发展的话,人才是不可缺少的,大数据不仅仅包括科技技术还有工业技术,只有设计以及实施的人员真正的理解工业大数据的本质以及价值所在,才能从中找到合适的分析方法,才能通过这些方法找到数据真正的价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30