《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)導論》AnIntroductiontoIndustrialInternetLecturer：ZhouHaifei大數(shù)據(jù)技術第七章大數(shù)據(jù)技術工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值，而駕馭數(shù)據(jù)的核心就是大數(shù)據(jù)技術。BigDataTechnologyChapter7BigDataTechnologyThecoreoftheIndustrialInternetistodiscoverthevalueofdata,andthecoreofcontrollingdataisbigdatatechnology.大數(shù)據(jù)時代第七章大數(shù)據(jù)技術BigDataEraChapter7BigDataTechnology大數(shù)據(jù)7.1大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)一詞來源于英文：“BigData”；1980年，阿爾文?托夫勒的著作《第三次浪潮》問世，首次使用了“大數(shù)據(jù)”這個詞；1995年，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟開始爆發(fā)后，各類數(shù)據(jù)都呈現(xiàn)出井噴之勢，計算機界提出了“海量數(shù)據(jù)”的概念。BigData7.1BigdataThetermcomesfromEnglish:“BigData”.In1980,TheThirdWavebyAlvinTofflerwaspublished,andtheterm“bigdata”wasusedforthefirsttime;In1995,aftertheInterneteconomybegantodevelop,allkindsofdataemergedveryquickly,and“massivedata”wasputforwardinthecomputerindustry.大數(shù)據(jù)7.1大數(shù)據(jù)2011年，麥肯錫咨詢公司發(fā)表《大數(shù)據(jù)：下一個創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的前沿》的研究報告，麥肯錫公司成為大數(shù)據(jù)革命的先驅者。BigData7.1BigdataIn2011,McKinsey,anAmericanconsultingcompany,publishedaresearchreportonBigData:TheNextFrontierofInnovation,Competition,andProductivity.McKinsey&Companybecamethe“pioneer”ofthebigdatarevolution.我國“大數(shù)據(jù)”元年7.1大數(shù)據(jù)我國和美國幾乎同一時期關注大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)。2013年，百度、阿里、騰訊等公司分別推出創(chuàng)新型大數(shù)據(jù)應用，該年被稱為“大數(shù)據(jù)”元年。Thefirstyearof“bigdata”inChina7.1BigdataChinaandtheUnitedStatespaidattentiontothebigdataindustryatalmostthesametime.In2013,companiessuchasBaidu,Alibaba,andTencentrespectivelylaunchedinnovativebigdataapplications.Theyearof2013wasknownasthefirstyearof“bigdata”.我國“大數(shù)據(jù)”元年7.1大數(shù)據(jù)Thefirstyearof“bigdata”inChina7.1Bigdata大數(shù)據(jù)定義7.1大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)革命的先驅者麥肯錫公司，將大數(shù)據(jù)定義為，“大小超出常規(guī)的數(shù)據(jù)庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集?！盌efinitionofbigdata7.1BigdataMcKinsey&Company,thepioneerofthebigdatarevolution,definesbigdataas“datasetswhosesizeexceedsthecapabilitiesofconventionaldatabasetoolstoacquire,store,manage,andanalyze.”三種共性7.1大數(shù)據(jù)Threecommonalities7.1Bigdata4V特征7.1大數(shù)據(jù)Featuresof4V7.1Bigdata規(guī)模性7.1大數(shù)據(jù)規(guī)模性，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，一般以TB、PB、EB、ZB等為單位進行計量。單

位換算關系B（Byte，字節(jié)）1B=8bit（位）（一個8位的數(shù)字）KB（Kilobyte，千字節(jié)）1KB=1024B=210B（相當于250個漢字）MB（Megabyte，兆字節(jié)）1MB=1024KB=220B（一首MP3音樂文件大概是4M）GB（Gigabyte，吉字節(jié)） 1GB=1024MB=230B（1G流量可QQ聊天720小時）TB（Trillionbyte，太字節(jié)）1TB=1024GB=240B(相當于5000億個漢字)PB（Petabyte，拍字節(jié)）1PB=1024TB=250B（相當于50%的全美學術研究圖書館藏書信息內容）EB（Exabyte，艾字節(jié)）1EB=1024PB=260B（全人類說過的所有的話是5E）ZB（Zettabyte，澤字節(jié)）1ZB=1024EB=270B1ZB（相當于全世界海灘上的沙子數(shù)量總和）Volume7.1BigdataVolumeThereishugeamountofdatainbigdata,anditisgenerallymeasuredinunitsofTB,PB,EB,ZB,etc.UnitConversion

RelationshipB（Byte）1B=8bit（An8-digitnumber）KB（Kilobyte）1KB=1024B=210B（That'sequivalentto250Chinesecharacters）MB（Megabyte）1MB=1024KB=220B（AnMP3musicfileisabout4M）GB（Gigabyte） 1GB=1024MB=230B（1GflowcanbeQQchat720hours）TB（Trillionbyte）1TB=1024GB=240B(That'sequivalentto500billionChinesecharacters)PB（Petabyte）1PB=1024TB=250B（That'sequalto50%ofallacademicresearchlibrariesintheUnitedStates）EB（Exabyte）1EB=1024PB=260B（Allthewordsspokenbythehumanraceare5E）ZB（Zettabyte）1ZB=1024EB=270B1ZB（That'stheamountofsandonallthebeachesintheworldcombined）多樣性7.1大數(shù)據(jù)多樣性，大致分為結構化數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)和半結構化數(shù)據(jù)三種。結構化數(shù)據(jù)，使用關系型數(shù)據(jù)庫表示和存儲，是二維形式數(shù)據(jù)；非結構化數(shù)據(jù)，無固定的數(shù)據(jù)結構；半結構化數(shù)據(jù)，有些數(shù)據(jù)有固定結構，有些數(shù)據(jù)沒有固定結構。Variety7.1BigdataVarietyBigdataisdividedintostructured,unstructuredandsemi-structureddata.Structureddata,representedandstoredusingrelationaldatabases,istwo-dimensionaldata;Unstructureddata,nofixeddatastructure;Semi-structureddata,somedatahaveafixedstructure,whileothersdonot.大數(shù)據(jù)結構7.1大數(shù)據(jù)structureofbigdata7.1Bigdata高速性7.1大數(shù)據(jù)高速性，大數(shù)據(jù)的高速性體現(xiàn)在數(shù)據(jù)采集、存儲、處理和傳輸?shù)确矫嫠俣瓤臁r效高。Velocity7.1BigdataVelocityThehighspeedofbigdataisreflectedinthefastspeedandhightimeefficiencyofdatacollection,storage,processingandtransmission.價值性7.1大數(shù)據(jù)價值性，大數(shù)據(jù)最大的價值在于面向不同類型的海量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)新規(guī)律和新知識，并運用各個領域，提高生產(chǎn)效率、推進科學研究，挖掘出有價值的數(shù)據(jù)信息。Value7.1BigdataValueThegreatestvalueofbigdataistotakedifferenttypesofmassivedataasthetargetandtodiscovernewlawsandnewknowledge.Itcanapplythemintovariousfieldstoimproveproductionefficiency,advancescientificresearchandtoobtainvaluabledatainformation.本次課到此結束TheEnd《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)導論》AnIntroductiontoIndustrialInternetLecturer：ZhouHaifei工業(yè)大數(shù)據(jù)7.2工業(yè)大數(shù)據(jù)在工業(yè)領域中，海量的工業(yè)數(shù)據(jù)得到匯聚。這些數(shù)據(jù)包括整個產(chǎn)品全生命周期各個環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的各類工業(yè)數(shù)據(jù)。工業(yè)大數(shù)據(jù)以產(chǎn)品數(shù)據(jù)為核心，延展傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)據(jù)范圍，同時還包括工業(yè)大數(shù)據(jù)相關技術和應用。IndustrialBigData7.2IndustrialBigDataIntheindustrialfield,massiveamountsofindustrialdataaregathered.Thesedataincludeallkindsofindustrialdatageneratedbyvariouslinksintheentireproductlifecycle.Industrialbigdatatakesproductdataasthecore,extendsthescopeoftraditionalindustrialdata,andalsoincludesrelatedtechnologiesandapplicationsofindustrialbigdata.獨有特征7.2工業(yè)大數(shù)據(jù)characteristics7.2IndustrialBigData來源分類7.2工業(yè)大數(shù)據(jù)Sourceandclassification7.2IndustrialBigData處理流程7.2工業(yè)大數(shù)據(jù)Processingprocedures7.2IndustrialBigData本質體系7.2工業(yè)大數(shù)據(jù)工業(yè)大數(shù)據(jù)是智能制造與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心，其本質是通過促進數(shù)據(jù)的自動流動去解決控制和管理的問題，減少決策過程所帶來的不確定性，并盡量克服人工決策的缺點。essence7.2IndustrialBigDataIndustrialbigdataisthecoreofintelligentmanufacturingandindustrialInternet.Itsessenceis,bypromotingtheautomaticflowofdata,tosolve

theproblemsofcontrolandmanagement,toreducetheuncertaintyofdecision-makingprocess,andtotrytoovercometheshortcomingsofmanualdecision-making.發(fā)揮作用7.2工業(yè)大數(shù)據(jù)PlayaRole7.2IndustrialBigData智能設備作用7.2工業(yè)大數(shù)據(jù)智能設備，實現(xiàn)設備的智能故障診斷和故障預測，減少運維的浪費和成本，提高設備可用率，促進生產(chǎn)設備的優(yōu)化運行。Theroleofsmartdevices7.2IndustrialBigDataSmartdevicescanrealizetheintelligentfaultdiagnosisandfaultpredictionoftheequipment,reducethewasteandcostofoperationandmaintenance,improvetheavailabilityoftheequipment,andpromotetheoptimizedoperationoftheproductionequipment.服務型制造作用7.2工業(yè)大數(shù)據(jù)服務型制造，實現(xiàn)定制化生產(chǎn)，提供故障預警、遠程監(jiān)控、遠程運維、質量診斷等在線增值服務，擴展產(chǎn)品價值空間。服務型制造是制造與服務相融合的一種新的制造模式。Theroleofservice-orientedmanufacturing7.2IndustrialBigDataService-orientedmanufacturing.Customizedproductioncanberealized,andonlinevalue-addedservicessuchasfaultwarning,remotemonitoring,remoteoperationandmaintenance,andqualitydiagnosiscanbeprovidedtoimprovetheproductvalue.Service-orientedmanufacturingisanewmanufacturingmodethatintegratesmanufacturingandservice.跨界融合作用7.2工業(yè)大數(shù)據(jù)跨界融合，工業(yè)大數(shù)據(jù)對工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營具有持續(xù)改善作用，還對其上下游行業(yè)企業(yè)具有正向聚合效應。Theroleofcross-borderintegration7.2IndustrialBigDatacross-borderintegration.Industrialbigdatacancontinuouslyimprovetheproductionandoperationofindustrialenterprises,anditalsohasapositiveaggregationeffectonitsupstreamanddownstreamindustries.數(shù)據(jù)流價值7.2工業(yè)大數(shù)據(jù)我國既是制造大國，也是使用大國，大量的工業(yè)數(shù)據(jù)在中國得到匯