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工業大數據這個詞其實并不是標準詞匯，更類似于工業+大數據的組合概念。在工信部下發的《智能制造綜合標準化體系建設指南》提到“工業大數據是工業領域完成相關信息化（包括企業內部的數據采集和集成，產業鏈橫向的數據采集和集成，以及客戶/用戶和互聯網上的大量外部數據）所產生的海量數據的基礎上，經過深入分析和挖掘，為制造企業提供看待價值網絡的全新視角，從而為制造業創造更大價值?！?/span>
這幾年大數據的火爆是互聯網行業引燃的，但制造行業與互聯網行業的業務模式決定了數據特點及利用模式的巨大差異。工業大數據更關注數據本身，例如數據屬性的準確定義，數據與數據之間的聯系等。
工業大數據的除了具備4V特性外，還在微觀層面體現在產品全屬性，在宏觀層面體現在產品全生命周期，在社會層面體現在上下游數據交換，在技術層面體現在基于物聯網的虛擬物理數據融合。
工業大數據的價值和意義不言而喻，但面對種類繁多、尺度不一、模態多樣的數據，如何進行有效管理和利用是對企業很大的考驗。從數據管理角度，我們將數據分為公共類數據、管理類數據、產品類數據和實時類數據。
?? 公共類數據：主要指企業內靜態不變且跨業務部門共享的數據，如客戶、供應商、產品、物料等數據，也就是主數據。目前由于MBD的概念興起，如電子元氣件、標準件等三維模型也作為制造企業主數據進行管理。
?? 企業管理類數據：主要指企業運營過程中的，財務、人力、物資等管理數據，傳統的商務智能和數據倉庫的應用領域就集中在企業管理領域。這里的數據以結構化數據為主。
?? 產品工程類數據：主要指在設計、工藝、制造等環節生成的各類BOM，包括BOM結構、物料屬性信息、相關圖文檔信息等。以 非結構化數據為主。
?? 物聯實時類數據：產品制造過程中，在制品、生產線、人員等制造資源的狀態數據；產品服役過程中，外部環境、操作使用和產品運營數據等。以實時數據和音視頻監控數據為主。
按照企業信息化建設階段，一般分為單點建設、集成應用、集中管控等三個階段。正如在數據集成應用階段，SOA和物聯網技術風起云涌，在數據集中管控階段Hadoop和機器學習等技術正在興起。各企業的大數據應用在數據集成和數據集中階段，所以制造企業一方面通過建設應用系統集成平臺，利用SOA技術實現異構業務系統間、異種智能設備間的主數據和BOM數據的管理；另一方面通過建設大數據環境，利用Hadoop、Spark等工具實現海量數據的采集、存儲、管理和利用。
如下圖所示，構建集中的數據管理和應用環境，實現分布在企業各處的數據采集和集成。
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