大數(shù)據(jù)應用價值與挑戰(zhàn)并存

。什么是大數(shù)據(jù)？什么是數(shù)據(jù)？什么是資料？資料就是生產(chǎn)過程、管理過程，乃至經(jīng)濟、社會、生活過程的記憶，那些記憶可能表現(xiàn)在一個文件、一段演講、一段文字上。資料放在計算機里就叫數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)是指以編碼形式存在的信息載體。真正的大數(shù)據(jù)是指大而復雜的資料集，包括了海量性、時變性、異構性、分布性等特點，是我們從互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)中能夠觀察到的特征。只要數(shù)據(jù)量超過臨界量，就叫大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)離不開互聯(lián)網(wǎng)。近幾年，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展走向是從復雜信息傳遞到消費互聯(lián)，再到生產(chǎn)互聯(lián)也就是物聯(lián)網(wǎng)，然后到智慧互聯(lián)。其實，這些新技術都是信息技術的一個層面，真正產(chǎn)生效益和作用的是所有技術的綜合運用。

互聯(lián)網(wǎng)和云計算是基礎設施，物聯(lián)網(wǎng)是交互方式，人工智能是應用模式，大數(shù)據(jù)是最底層的信息技術，任何工業(yè)要實現(xiàn)“兩化”，任何政府要實現(xiàn)科學決策，大數(shù)據(jù)是基本標配。

那么，應該如何運用大數(shù)據(jù)呢？首先，明確目標是前提。這是推出大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)最重要的一步。其次，擁有數(shù)據(jù)是基礎。沒有數(shù)據(jù)就談不上大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)。再次，計算平臺是支撐。沒有一定的計算架構和平臺就無法計算。此外，分析技術是核心。這是當今較少提到的一個主題，在整個大數(shù)據(jù)鏈條中，有些鏈條做得過分粗壯，有些鏈條過分纖弱，即產(chǎn)業(yè)鏈布局不均衡。如果過分膨脹，將會產(chǎn)生新的產(chǎn)能過剩。最后，產(chǎn)生效益是根本。

大數(shù)據(jù)可以帶來超凡價值。在這個過程中有很多觀念要改變，要認識到數(shù)據(jù)是資產(chǎn)，用戶是資源，服務即感知。大數(shù)據(jù)突飛猛進地發(fā)展能夠解決相當多的問題，但仍然存在挑戰(zhàn)。主要是分析基礎被破壞、計算技術待革新、真?zhèn)闻卸ㄐ枰亟ㄒ约皩π录夹g的盲目所引起的盲從?？傮w來說，仍需集中力量攻克挑戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)的發(fā)展才能有大的突破。

繼互聯(lián)網(wǎng)之后，真正能夠對企業(yè)產(chǎn)生重大影響的就是大數(shù)據(jù)。同時，要將大數(shù)據(jù)與其他技術相結合?，F(xiàn)在人工智能潮正在到來，在可見時間內(nèi)，人工智能真正能夠發(fā)揮作用的就是數(shù)據(jù)智能，即大數(shù)據(jù)。因為人工智能簡單來說可分為兩大類，一類是模型人腦工作機制、行為方式，是仿腦類腦的技術；另一類是快速的認識，因為人腦對大數(shù)據(jù)的認識本身沒有那么快，但獲取數(shù)據(jù)的速度極強，可以從數(shù)據(jù)中分析出人類認識問題特定的方式方法，這就是數(shù)據(jù)智能，也叫人工智能。

同時，大數(shù)據(jù)能服務于轉型升級，但我們至少要清楚什么是轉型和升級。工業(yè)中的轉型，就是從過去以產(chǎn)品為中心進行組織設計、制造、銷售管理，轉型到以服務和以定制化為中心。

最近有一個基本的觀點說，現(xiàn)在正在從過去的“老三基”——材料、工藝、零部件，轉變?yōu)椤靶氯薄髷?shù)據(jù)、傳感器和零部件。對一個行業(yè)來講，數(shù)據(jù)的復雜性來源于設計、制造、運行和服務，來源于對每一個數(shù)據(jù)的仔細分析。由于離散型和連續(xù)型并存、數(shù)值型和非數(shù)值類型并存、結構化和非結構化并存，大數(shù)據(jù)必須關注完整屬性，必須關注產(chǎn)品全壽命特性，必須關注全方位連接，關注制造系統(tǒng)融合等，這使得我們認為基本難點在認知知識數(shù)據(jù)。其實全鏈條數(shù)據(jù)如物理模型的結合，也是技術難點。

大數(shù)據(jù)是新一代信息技術的基礎性技術，需要推進應用。工業(yè)大數(shù)據(jù)非常有潛力，但一定要解決好定位、規(guī)劃、切入點、標準、開發(fā)共享等問題?；ヂ?lián)互通是基礎，定制化服務是中心，懂數(shù)據(jù)會分析是關鍵。