大数据融合与应用.pptVIP

“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是“大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。 Volume Velocity Value Variety 大数据的4V特征 目录 大数据应用案例 大数据相关技术 大数据带来的时代变革 大数据风险 大数据在“工业4.0”中的应用 认识大数据 结语 Structure based: key value integration Your text in here Content based: spatial-temporal linkage Knowledge: ontology guided data fusion, Common sense integration, Domain knowledge Observe relationships between every data items Reveal the trends Create new concepts Show the categories and hierarchies Data mining: association, clustering, time-series and classification analytics Graph mining Ranking everything 数据融合 大数据分析 可视化 大 数 据 处 理 理 论 依 据 大数据系统构件 数据管理 知识开发 用户互动 基于SQL语言: 面对OLAP的传统行和列 不基于SQL或map-reduce的: 由谷歌率先发起 数据流: 基于运行商数据直接生成任意图形 新平台技术 数据入口/汇聚 数据平台 分析 不同范围的服务 传统交付模式?-?单片或基于设备的解决方案 云: 能够充分利用物理设施的弹性，以实现处理快速增长数据的能力 “数据库将演变成一个虚拟的，基于云计算，超级可扩展的分布式平台。” - Forrester analyst Jim Kobielus 新的传输方案 大数据新模式和新技术 Gartner 2011年技术成熟度曲线,大数据处于高速发展期 大数据应用案例 大数据关键技术 大数据带来的时代变革 大数据风险 大数据在“工业4.0”中的应用 认识大数据 结语 一、制造业正处于一个数据爆炸的时代 　　 【制造业企业的运营越来越依赖信息技术】 【制造业整个价值链、制造业产品的整个生命周期都涉及到诸多的数据】 【数据量的暴涨成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇】 制造业大数据分布图 产品数据：设计、建模、工艺、加工、测试、维护数据、产品结构、零部件配置关系、变更记录等。 运营数据：组织结构、业务管理、生产设备、市场营销、质量控制、生产、采购、库存、目标计划、电子商务等。 价值链数据：客户、供应商、合作伙伴等。 外部数据：经济运行数据、行业数据、市场数据、竞争对手数据等。 　 个性化定制数据：大规模定制和网络协同的发展，使得个性化定制数据一跃成为消费者张扬个性的载体。 二、大数据是工业互联网的命脉 大数据可能带来的巨大价值正在被传统产业认可！ 通过技术创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为企业管理者和参与者呈现出看待制造业价值链的全新视角。 二、大数据是工业互联网的命脉 　　 1）实现智能生产 2）实现大规模定制 “两个海量” ① 消费需求产生海量数据 ② 生产过程产生海量数据 这两方面大数据信息流最终通过互联网在智能设备之间传递，由智能设备进行分析、判断、决策、调整、控制并继续开展智能生产，生产出高品质的个性化产品 实现工业4.0的两大特征：智能与互联 大数据应用将带来制造业企业创新和变革的新时代。 三、大数据构成新一代智能工厂 　　  　　工业4.0时代的到来，意味着工业大数据时代的到来。工业大数据的应用，也必将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素 抓住二者，便能占据全球工业转型的制高点！！ 　　 大数据应用案例 大数据关键技术 大数据带来的时代变革 大数据风险 大数据在“工业4.0”中的应用 认识大数据 结语 卓越的才华并不依赖大数据， 大数据扼杀创新。 如果对不可量化的事物进行量化， 我们将失去全面了解该事物的机会！ 大数据属于谁？ 目录 大数据应用案例 大数据关键技术 大数据带来的时代变革 大数据风险 大