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工業(yè)大數(shù)據有別于互聯(lián)網大數(shù)據的3B問題，即Below Surface（隱匿性）、Broken（碎片化）、Bad Quality（低質性）。

01 什么是互聯(lián)網大數(shù)據

互聯(lián)網的本質是互聯(lián)，是圍繞人展開的信息互聯(lián)。在互聯(lián)網時代，尤其是移動互聯(lián)網時代，大量物理世界的信息和流程被搬到線上，比如網購、在線支付、社交聊天等等。用戶的所有行為都會在互聯(lián)網服務中留下記錄，互聯(lián)網企業(yè)也由此積累了大量的數(shù)據。通過運用大數(shù)據技術對這些數(shù)據進行分析，可以幫助企業(yè)制定出具有針對性的服務策略，比較經典的有：精準營銷、個性化商品推薦。

在沒有“工業(yè)大數(shù)據”的概念前，大數(shù)據通常就是指“互聯(lián)網大數(shù)據”，“互聯(lián)網大數(shù)據”是為了有別于“工業(yè)大數(shù)據”而定義出來的一個詞。后來者為了與先前者區(qū)分開，通常會設定這樣的概念，比如“OLAP”和“OLTP”、“無糖可樂”和“有糖可樂”等等，都是類似的思路。

工業(yè)大數(shù)據的發(fā)展起源于設備數(shù)據，比如，最開始通過數(shù)據采集和遠程監(jiān)控實現(xiàn)設備售后服務的降本增效、后來基于大數(shù)據分析幫助用戶更好地實現(xiàn)設備使用和管理服務。因此，比較普適性的理解就是，工業(yè)大數(shù)據是圍繞機器展開的。

發(fā)展到今天，從數(shù)據來源的角度來看，工業(yè)大數(shù)據主要包括三類，這里面最重要的是第二類，也是圍繞機器展開的。

• 企業(yè)經營管理相關的業(yè)務數(shù)據，主要是ERP、SCM、CRM等系統(tǒng)的數(shù)據。
• 生產過程中的數(shù)據，主要是MES等系統(tǒng)的數(shù)據、生產過程中的行為和結果數(shù)據、設備運行狀態(tài)數(shù)據。
• 企業(yè)外部數(shù)據，主要是產品售出之后使用和運營過程中產生的數(shù)據。

02 工業(yè)大數(shù)據不是全部都要

在一次數(shù)據管理峰會上，我和一位朋友就金融大數(shù)據和工業(yè)大數(shù)據進行了一些探討。這位朋友有這樣表達，“金融大數(shù)據最近幾年在數(shù)據增量上并沒有特別大的變化，而這些數(shù)據原本就是要記錄下來的，就是在那里的，并不會隨著大數(shù)據的發(fā)展就變多了。相比而言，制造業(yè)有大量的傳感器，在源源不斷地產生數(shù)據，這才是真正的大數(shù)據。”。

這里面，就存在一個問題：是不是產生了的數(shù)據，就一定都要？在互聯(lián)網大數(shù)據領域，很多場景都是YES，但是對于工業(yè)大數(shù)據而言，很多場景是NO。比如，對于一臺測試機設備而言，大部分時間都是在正常工作完成生產任務的，這個過程中產生的數(shù)據存在大量的冗余信息，將這些高度冗余的數(shù)據都處理、存儲下來，是需要付出大量成本的。

物聯(lián)網的發(fā)展，讓我們獲取數(shù)據的途徑和數(shù)據量級都發(fā)生了很大的變化。但是，如果我們不考慮數(shù)據的具體分析和應用場景，很可能會出現(xiàn)許多傳感器采集回來的數(shù)據是沒用的，而一些關鍵的、有用的數(shù)據又沒有采集到。換句話說，工業(yè)大數(shù)據并非大家在互聯(lián)網大數(shù)據中理解的那樣，工業(yè)大數(shù)據往往以場景和解決問題為驅動，去獲取真正有價值的目標對象，比如帶有機理含義的振動數(shù)據，而不是眉毛胡子一把抓。

03 工業(yè)大數(shù)據面臨的一些挑戰(zhàn)

無論是哪種大數(shù)據，最終目的是為了實現(xiàn)價值。針對圍繞機器產生的工業(yè)大數(shù)據，在落地數(shù)據分析上普遍存在五個方面的問題，也是跟互聯(lián)網大數(shù)據有所不同的地方。

• 互聯(lián)網大數(shù)據的應用上，很多時候會強調“相關性”，而不關注“因果性”。就是雖然還不能用解析式來說明因果關系，但是如果能從足夠多的數(shù)據中發(fā)現(xiàn)相關性，也能把握事情的發(fā)展軌跡。這樣的思路不能絕對化，尤其是在工業(yè)大數(shù)據領域的普適性非常低，因為工業(yè)領域更加強調機理邏輯，通過數(shù)據發(fā)現(xiàn)的問題需要有一定的解釋性才能指導進一步的工藝優(yōu)化改進。
• 工業(yè)生產過程中經常會出現(xiàn)各種不確定性，導致數(shù)據遺漏、分散、斷續(xù)，進而導致了數(shù)據質量很低，給數(shù)據治理工作帶來了復雜性。如果數(shù)據質量如果得不到保障，基于數(shù)據所作出的分析都是不可靠的。
• 工業(yè)大數(shù)據的時效性要求比較高，特別是設備運行狀態(tài)相關的數(shù)據，其價值會隨著時間的流逝而迅速衰退。因此，對于此類數(shù)據需要很好的實時采集、處理進行保障。
• 工業(yè)大數(shù)據對分析和預測的結果的容錯率要遠低于互聯(lián)網大數(shù)據。比如，在互聯(lián)網大數(shù)據里，給用戶推薦了一部電影，即使推薦錯了，也不會造成什么影響。但是，在工業(yè)大數(shù)據里，通過分析發(fā)現(xiàn)某臺機器存在溫度異常后進行停機，如果是弄錯了就會造成嚴重損失。
• 工業(yè)大數(shù)據中的機器數(shù)據主要依靠控制器獲取，如果控制器中沒有，就需要額外加裝傳感器，這意味著有比互聯(lián)網獲取數(shù)據更高的成本和更長的實施周期。

04 小結

工業(yè)大數(shù)據之所以能得以發(fā)展，有很大原因是互聯(lián)網大數(shù)據的快速發(fā)展和試錯帶來了技術的革新和讓人眼前一亮的效果。雖然工業(yè)大數(shù)據有些自己的特征和挑戰(zhàn)，但是很多思路和方式是可以從互聯(lián)網大數(shù)據中借鑒的。

路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索。