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工業(yè)大數(shù)據(jù)的復雜性高、可靠性要求高，但數(shù)據(jù)量可能相對偏小。認識工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點，本身就是個復雜的問題。

從以下幾個角度來談一談工業(yè)大數(shù)據(jù)：

1、一次利用和二次利用

我們知道，收集和記錄數(shù)據(jù)都是有成本的。多數(shù)數(shù)據(jù)都是為了滿足某個應用而產(chǎn)生、記錄的。大數(shù)據(jù)一般只是對數(shù)據(jù)的二次利用——或者叫廢物利用。一次利用是在線的，二次利用是離線的。隨著對大數(shù)據(jù)的重視，人們似乎應該在產(chǎn)生一次數(shù)據(jù)的時候，就關注數(shù)據(jù)的二次利用：就像策劃生產(chǎn)的時候就關注廢物如何利用。

2、一線應用和二線監(jiān)控

一線管理系統(tǒng)是為了滿足某個業(yè)務的需求，二線應用是為了監(jiān)控。我曾經(jīng)有個比喻：一線應用是政府、黨委、人大；二線監(jiān)控是政協(xié)、紀委、監(jiān)察。在數(shù)據(jù)成本很高的情況下，數(shù)據(jù)一般只服務于一線應用；在數(shù)據(jù)成本低的情況下，數(shù)據(jù)會越來越多地服務于二線應用。同時，在考慮一線應用的時候，就要考慮到如何便于二線應用。

3、可靠性要求高低

可靠性要求低的場合，分析相關性就可以了；可靠性要求高的場合，不僅要關注因果性，還要關注交叉驗證、證據(jù)的獨立性、反例的合理性。可靠性要求高的時候，對數(shù)據(jù)分析的技術要求也高，但價值一般也大。

4、關聯(lián)關系復雜性高低

關聯(lián)關系復雜時，分析難度就大、出現(xiàn)錯誤的可能性就大。要解決這個問題，首先要把人腦中的知識結構化地表述出來并有效地加以應用。我常說：在工業(yè)界，數(shù)據(jù)挖掘得到的知識首先存在于人腦中、只是不精確；數(shù)據(jù)餓作用，是用來雕琢這些模糊知識。但是，要把人腦中的知識表達出來，要有合適的方法才行。我不贊同“知識存在于數(shù)據(jù)中，人的作用是挖掘這種知識。”

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