应用驱动的大数据与人工智能融合平台建设

康波,夏梓峻,孟祥飞

Application-driven Big Data and Artificial Intelligence Integration Platform Construction

Bo Kang,Zijun Xia,Xiangfei Meng

表1 工业大数据和传统大数据区别

Table 1 Differences between Big Data from Industry and Big Data from Internet

业务环节 工业大数据 传统大数据 采集 必须通过传感器等实现生产环节、作业环节等数据采集,实时性要求高 互联网产生的数据为主,包括文字、图片等关系型数据,事务性操作衍生数据比例大 处理 包括格式转换、数据异常处理、质量控制等,真实性和可靠性、完整性要求高 数据异常处理,包括去重、约简等 存储 涵盖结构化和半结构化,非结构化数据也逐渐增多,数据关联性高 针对非结构化数据,有不同的存储方案支撑 分析 建模分析复杂,精度和可靠性要求非常高,实时性要求高 数据相关性分析为主,精度和可靠性要求不高 共享 逐渐从以往单个业务服务向业务整体覆盖过渡,数据共享要求高 以单项业务服务为主,对其他环节数据需求较少 可视化 实时性要求高,涉及工业流程,要求预警和趋势可视 数据分析结果展示