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工业大数据是物理世界的数据镜像和数据智能

——中国信通院云计算与大数据研究所副所长张雪丽

  “工业大数据是建立物理世界的数据镜像和数据智能。”在9月26日召开的中国云端与大数据高峰论坛上,中国信通院云计算与大数据研究所副所长张雪丽抛出了这一观点。她认为,大数据是物理世界的镜像,大数据的基本思想是当物质世界的潜力越来越难以挖掘的时候,通过数据分析提供的指导来优化物质世界运行。在工业领域,通过分析和利用工业生产中设备、产品、流程等环节产生的数据,可以进一步提高生产效率、减少库存,提高劳产率。

  大数据具有4V特征。张雪丽表示,一是Volume(数据量大),相关预测显示,2020年全球数据总量将达44ZB;二是Variety(类型复杂),2020年我国非结构化数据占比将达90%;三是Velocity(速度快),即数据增速快、处理速度和实时性要求高;四是Value(价值),运用非常规工具进行数据处理,将产生巨大价值。

  大数据产业由核心生态、关联业态和衍生业态构成。张雪丽说,核心业态包含数据资源提供、大数据管理和分析软硬件及服务等环节;关联业态指的是对大数据提供基础支撑的电子信息产业,包括电子信息制造,信息传输、软件和信息技术服务等;衍生业态则是通过大数据技术与传统产业的应用和融合而衍生出新型业态。

  当前,大数据技术发展正在呈现出三大趋势。张雪丽表示,第一,分析型数据处理技术不断迭代发展。典型场景包括经营分析、客户画像、风险控制、精准营销等,具备非实时,辅助核心业务等特点。自2000年起,分析型数据处理技术就呈现出分布式发展的趋势,目前已基本完成了分布式转型。

  第二,事务型数据处理技术即将迎来分布式变革。典型场景包括运营商计费、银行账务、在线支付、实时订单处理等,具备实时,核心业务等特点。事务型数据处理技术要求高实时性、强一致性、高并发性、高可靠性,仍然依赖传统集中式架构,未来几年将加速转向分布式。

  第三,数据流通共享技术正逐步进入实用阶段。数据流通共享技术能够通过技术手段保证数据共享流通过程中的安全、可控与个人信息保护。目前,以安全多方计算和区块链为代表的技术框架,以及同态加密等技术正在走向实用,有望在数据流通中发挥重要作用。

  “用数据,更要‘养’数据。”在张雪丽看来,虽然数据是资产已成共识,但如何管理数据资产,还需要逐步探索,形成完善体系。从数据管理到数据资产管理,不仅意味着数据应用范围不断扩大,同时管理手段也要从人工到自动化,管理职能要延伸到业务部门,数据架构要从数仓到数据湖,数据结构日益多样复杂。

  从目前的市场发展上看,大数据市场亟须标准化的产品评测体系。张雪丽透露,目前中国信息通信研究院正在持续完善大数据产品评测体系,建立了国内最有影响力的大数据产品评测体系。截至目前,已经有41家企业的55种产品通过评测,完成88个测试。

责任编辑:陈近梅

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