大数据应用和工业互联网平台的融合,该文是大数据应用类学术论文怎么写和互联网和融合和数据有关学术论文怎么写.
大数据应用论文参考文献：
在过去几年中,美林一直为大型工业企业提供数据应用的管理、分析和相关的技术服务,主要涉及电力和军工装备制造等.我们怎样为客户提供服务？首先我们要明确一个目标,要解决什么问题,是解决产品的品质,或是某个场景的业务预测,还是精准营销等,最终决定采集什么样的数据.当我们开始进行定向数据采集时,如果发现数据不够,则需要增加其他的数据采集手段来完善数据.虽然我们一直在强调数据分析,根据我们自己的实操经验来看,在数据采集方面会消耗大量的时间,这也是客观存在的现实.
所以我们会选择使用存储管理计算平台,由于我们主要服务的是大型工业企业,这些企业在处理数据时所采用的是私有云方式,但是现在这种状况正在逐渐改变.我认为改变的原因是技术的成熟,另外则是大家理念和观念的转变,现在有越来越多的客户,会要求我们把部分应用部署在公有云.然后通过算法和分析技术的选择,将数据应用不断进行修正、迭代和完善.
应用场景数据样本和算法模型,是数据应用过程的核心之一.虽然美林擅长数据分析,但我个人认为,一个成熟的数据应用项目,应用场景和数据样本起到关键作用.在传统的大数据应用模式下,我们所面向企业级的服务是以项目的方式呈现,软件与数据模型应用成耦合关系,如果换一个应用场景,可能会导致重复性工作,这就会给数据应用的开放性和扩展性带来问题.
过去我们基本上给客户提供的是产品种类,这就需要耗费大量的时间帮客户打造数据基础,包括数据治理,主数据、数据仓库等.在中间环节我们会强调数据分析,无论是BI类的统计分析,还是AI类的挖掘分析,都是为上层数据应用在特定的工业场景下提供支撑.
工业互联网平台这一概念成为当下热点,美林该如何发展工业互联网平台？我们认为在工业互联网平台的建设初期,我们应强调对于设备数据、机器数据的采集,同时我们会搭建一个工程数据中心,来区别以往从各项工业管理软件系统当中采集到的数据,如果将管理数据和机器类数据放在一起,我们认为会构成更加广义、全面和完善的工业大数据基础.
在改善传统的信息化方面,在产品研发、制造和交付创新的能力需要提升外,工业互联网平台更加看重外部的增值服务,当然无论是对内还是对外,我们最终的核心还是促进主营业务的快速健康发展.工业互联网平台的功能架构可分为：
第一层边缘层.主要强调的是连接,无论是设备数据、产品数据、业务系统数据还是人的数据形成数据汇集.第二层是平台.我们希望通过一个平台来营造开发环境,为更多的平台拥有者和第三方开发人员,以及服务商提供灵活、开放、便捷的开发工具.我认为在工业互联网平台架构下,不同的企业所提供的能力也不尽相同.包括数据采集、数据安全等部分,应当按照平台的需要进行.
现今云计算云服务商的能力在不断提高,IaaS和PaaS级服务,都应该由云服务商提供.那么美林为工业互联网PaaS层提供哪些能力？我们积累了以前为企业提供单点项目的经验和能力,第一我们开发了一款名为Tempo Data的软件,这款软件包含了数据管理、数据编码、数据清洗、数据监控等,能够为企业和平台打造数据资产地图.同时我们开发了一款新型的数据资产图谱平台,来完成数据资源管理工作.该平台更强调逆向数据治理,在进行传统的数据治理时,我们需要定义数据标准,然后进行编码和定义规则,以人工干预的方式来完成数据治理工作.当这项工作运行一段时间后,数据就会出现互通互联等问题,可以通过逆向工程的方式,从历史数据当中去发现数据存储的结构关系,最终解决业务与数据之间的关联.当不同业务系统中的数据发生变化时,该平台可以自动发现原因,并提醒数据管理人员进行相应操作.
在数据分析方面,我们的Tempo AI平台更强调数据挖掘能力.我们可以利用简单的模型,就可以建立挖掘算法建模,同时该平台已经集成了较丰富的算法和模型.此外该平台还具备智能算法的选择,以及全面洞察分析的能力,来帮助模型和算法的搭建.
当然如果为工业互联网平台PaaS层提供工序,那么Tempo AI也具备开放的可拓展能力,让平台的使用者来定义自己所需的算法节点.当完成AI分析以后,我们打造BI部分与市场中的工序十分相似.都是依靠个性化拖拽方式,使用户自定义图形组建.所以无论是在数据资源管理方面,还是数据分析应用的工具软件,我们都可以为工业互联网平台的PaaS层,提供工具和可扩展的开放能力.
我们认为工业互联网平台的应用还处于发展的初级阶段,而工业互联网平台的未来,则需要设备物联和系统互联全面打通.所以我们将会持续加强工具和能力方面的投入,在数据管理和分析应用方面为工业互联网平台赋能,也会针对特定的细分行业和工业场景开发工业App.
（根据演讲内容整理,未经本人审核）
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