المحتوى الرسومي أكثر اكتمالا، يرجى الانتباه إلى المعهد البيانات من جامعة تسينغهوا والاتحاد تسينغهوا صناعة البيانات الكبيرة قناة الصغرى الرسمية عدد الجمهور "فصيل البيانات THU" (ID: datapi)

تسينغهوا أعتقد أن البيانات الحالية تتمتع كبيرة سلسلة البيانات الصناعية "إدارة التكنولوجيا الصناعية البيانات الكبيرة" مركز كبير بيانات بحوث، معهد البحوث كبير المهندسين البيانات الصناعي جامعة تسينغهوا، كونلون بيانات شركة CTO وانغ تشن مشترك فهم البيانات الكبيرة وإدارة البيانات، ويكون المعرض الشعبي وعميق من البيانات الكبيرة قوة من خصائص الصناعة والصعوبات ومسارات العملية القيادة. بعد موضوع تقاسم المشاركون من الأصدقاء الصناعة في مجال المعلومات في هذا المجال، مجال الألغام السلامة والتشغيل والصيانة للمعدات الميدانية والصناعي حقل قاعدة البيانات في الوقت الحقيقي من الأكاديمية عملية البحث وتحليل الصناعة على بنية تخزين البيانات الصناعية، والحصول على البيانات الصناعية، ونمذجة البيانات مع الخبراء والمختصين البيانات وغيرها من القضايا المتعمقة التبادلات والمناقشات. ما يلي هو تبادل المحتوى الرئيسي:

أولا، ما هو إدارة البيانات؟

تطبيقات تحليل البيانات قادرة حقا على حل القضايا التجارية المباشرة، يتعرض جزء خارج ملاحظتها مباشرة، ولكن تحت أن الغالبية العظمى دعم تطبيقات تحليل البيانات هي تقنية إدارة البيانات. تطبيقات تحليل البيانات تتطلب مجموعة من المناولة والتجهيز والبيانات هي المادة الخام، والحاجة إلى تخزين وإدارة البيانات بطريقة منظمة معا. ثم الانتهاء من البيانات، تطهير، ودمج، وتتكون هذه العملية من مهندس البيانات (DataEngineer) لاستكمال تحليل البيانات النهائية على أساس القضايا التجارية تحتاج بالفعل إلى استخدام الخوارزميات وطرق العلماء بيانات مختلفة عن طريق أدوات البيانات ومنصات تقسيم ل . مفهوم البيانات الكبيرة التي Maikenxiti بها، ثم هناك 3V، 4V، وتفسير 5V. مثل Mangrenmoxiang عن بيانات كبيرة لم يعرف على وجه التحديد. ما هو عليه في نهاية البيانات الكبيرة؟ أساسا بيانات الكبير هو التحليل التي تعتمد على البيانات، وإدارة إدارة البيانات الكبيرة هو في الواقع تدعم تطبيقات البيانات منصة.

أقرب البيانات المخزنة في الملف، لا يوجد الوسيطة، وإدارة البيانات وتخزينها ويتم تماما قراءة البيانات من تطبيق البرمجيات. لا يمكن هذا سبب أيضا للمستخدم التركيز على منطق التطبيق، ولكن أيضا لمنطق واضح لإدارة البيانات. في هذه العملية، وجدنا الطلب أكثر وأكثر شيوعا، من أجل إدارة تكنولوجيا استخراج البيانات، الوسيطة كشكل مستقل. من ملفات قاعدة البيانات إلى عملية تقنية وازدهار لأول مرة، وقواعد البيانات شبكة مماثلة، وقواعد البيانات الهرمية، إلى 70 عاما غادر فجأة مع قاعدة بيانات علائقية، والمنطق وراء ذلك هو يحركها الطلب، منذ 1970s، البنوك فقط على استعداد لتكنولوجيا قاعدة البيانات وتستمد الأجور، والآن العديد من المفاهيم تكنولوجيا قاعدة البيانات من النظام المالي. هناك مفهوم مهم جدا من المعاملات قاعدة البيانات، والمعاملة ما هو ضروري لضمان بيانات ACID، أي إجراء لضمان atomicity، التناسق، والمثابرة، والعزلة. تحت أيضا تطبيق يحركها، وبدا وراء العديد من أنواع قواعد البيانات، لأن هناك قاعدة بيانات علائقية واحد فقط لا يناسب الجميع. مثل عندما نادرا ما يكتب بعض تحليل البيانات إلى قاعدة البيانات، ولكن هناك الكثير من القراءة وتشغيل استعلامات معقدة، وقد برزت تقنية مستودع البيانات. ويبدو حوالي عام 2010 تكنولوجيا البيانات الكبيرة، ردا على سيناريوهات جديدة نوع بيانات الاستخدام أو البيانات، وأنواع مختلفة من NoSQL وقاعدة بيانات NewSQL الناشئة تدريجيا.

يرصد البيانات ويكيبيديا كبير مع تعريف الاستبعاد، إذا كانت البيانات الكبيرة والمعقدة، ومعالجة جميع جوانب عالية في الوقت الحقيقي، وتقنيات إدارة البيانات التقليدية والتقليدية برامج معالجة البيانات لا يمكن معالجة أو التعامل معها بشكل صحيح، تحتاج الى بعض التكنولوجيا الجديدة لحل وضع هذه التقنيات الجديدة التي تعرف باسم تقنيات البيانات الكبيرة. من وجهة نظر البحث العلمي، وهذا هو تعريف سيء للغاية أن الذي هو الكامل من مجموعة متنوعة من الصفات، ولكن هذا هو أفضل ما يمكن أن تجد يعرف. تستخدم للقيام إدارة المعاملات هي قاعدة بيانات علائقية، مستودع البيانات استيراد البيانات من خلال أدوات ETL، الذي بني على الطاولة البعد في مستودع البيانات، تجمعات بيانات بنيت وركض التحليل الإحصائي المختلفة أعلاه، تقوم به كل انواع البيانات، قد يكون حتى العديد من المناقشات خوارزمية نموذج. الآن وجدنا فجأة أن تدفقات البيانات التقليدية تذهب في أماكن أخرى، الحاجة إلى إيجاد تقنية جديدة لتحقيقه، وهو بالمعنى المعتاد من ما يسمى تقنية كبيرة لإدارة البيانات.

ثانيا، تقنيات إدارة البيانات الكبيرة كيف؟

البيانات الكبيرة يرتكز على التطبيق، التكنولوجيا التقليدية لا تستطيع ان تلبي احتياجات التطبيق، ونحن بحاجة إلى إيجاد تقنيات إدارة البيانات جديدة لحل هذه التكنولوجيات الجديدة التي تعرف باسم تقنية كبيرة لإدارة البيانات. لذا تكنولوجيا إدارة البيانات الكبيرة هي كيف يحدث ذلك؟

وكان جوجل الشركة الأولى في محاولة لاستخدام تكنولوجيا جديدة لاحتياجات يلتقي رجال الأعمال، بحث Google صفحة في جميع أنحاء العالم لاتخاذ مشوي العودة البقاء على قيد الحياة، والكلمات الرئيسية ثم استخراج، هل رتبة هذه الصفحات عند البحث على الانترنت لإدخالها وفقا للمستخدم الكلمات الرئيسية العثور على الصفحة المقابلة، الصفحة هنا كيفية العثور عليه، وهذه التقنيات التقليدية لا يمكن حلها. جوجل لالزحف للعودة كميات ضخمة من البيانات مع تقنيات إدارة البيانات التقليدية لم يتمكنوا من تخزين، وجوجل هي من أول من GFS (نظام الملفات جوجل)، ونظام الملفات الموزعة جوجل، يمكنك وضع معا الكومبيوترات الصغيرة المدمج في القرص مثلما مركزية التخزين. تخزين GFS جوجل لم يعد ملف واحد، وكتابة كافة البيانات إلى ارتفاع حجم، قراءة كبيرة الحجم من كتل، وليس هناك الكثير من الوصول العشوائي، كما يمكن أن لا تقرأ، تخزين الكومبيوترات الصغيرة الموزعة، التوزيع من خلال مابريديوس اكتب إطار التكنولوجيا لدعم الأجهزة الحاسوبية على نطاق واسع. عندما أنشأت بحث على أساس مؤشر مقدما، للحصول على مفتاح الكلمة من الداخل إلى تخزين النتيجة، فإن القيمة المقابلة هي العثور على الصفحة.

وذلك من حيث قاعدة بيانات جوجل وضعت لأول مرة جداول كبيرة، جداول كبيرة نسخة مصدر مفتوح الآن يسمى HBase، جداول كبيرة والاختلاف قواعد البيانات العلائقية ويتجلى أساسا في جانبين هما: أولا، أنها تدعم الاستفسارات / قيمة المفتاح، يمكنك العثور على القيمة المقابلة بواسطة مفتاح دون الحاجة لمزود الاستفسارات المعقدة، وثانيا، كل مفتاح القيم المناظرة كثيرة، كم عدد الصفحات التي رئيسية، حجم المحتوى وتعقيد كل احتياجات صفحة الويب ليتم تخزينها ليست هي نفسها، وقواعد البيانات العلائقية بنية الجدول ببساطة لا يمكن تصميم، وعرضه في المجموعة العمود جداول كبيرة، يمكن تغيير عدد الأعمدة في كل صف من البيانات. جوجل كل هذه الابتكارات، ويستند أيضا على خصائص احتياجاتهم التجارية، والبيانات، وإيجاد الحل المناسب. جوجل كومة التكنولوجيا الخاصة أيضا تطور، قد تخلت عن استخدام مابريديوس منذ 14 عاما، وأدوات إدارة تخزين البيانات الآن ليس لديهم جداول كبيرة، غوغل الابتكار التكنولوجي جديد آخر.

ثالثا، وضع تطوير وخصائص ما هي تقنية إدارة البيانات الكبيرة؟

اعتبارا من عام 2016 في عالم الصورة البيانات الكبيرة، نجد أن حقول البيانات الكبيرة في العالم اليوم هو قوي جدا، والتي يمكنك ان ترى الكثير من اسم الشركة، وتقريبا فإن كل شركة تقف وراء أكثر من مؤسسة الاستثمار. الانتخابات في نهاية المطاف ما هو نوع من منتج أو شركة؟ اليوم العالمي للبيانات الكبيرة في النهاية ما هو؟ من مفهوم الفلسفة، وينقسم العالم نقطة الكالينجيون، تغير التحالفات، تماما كما أن هناك قاعدة بيانات الشبكة وقواعد البيانات الهرمية قبل تطورت تدريجيا إلى العلائقية قاعدة بيانات هيمنة على العالم، وانقسام في وقت لاحق في مجموعة متنوعة من قواعد البيانات العلائقية مختلفة آلية إدارة البيانات.

أباتشي مشاريع مفتوحة المصدر في هذا المجال ربما يذهب إلى أربع فئات: الفئة الأولى هي إدارة البيانات، وتتعلق أساسا إلى تكنولوجيا قاعدة البيانات، والثاني هو إطار تحليل البيانات، من أسفل إلى أعلى، بما في ذلك إدارة الموارد، إطار الحوسبة، ومهمة مكتبة تحليل خوارزمية سير العمل المكونات الأخرى؛ الثالثة أداة الهندسة البيانات، التي تضم وسائل اكتساب المسايل، Sqoop أدوات الاستيراد، وأدوات نقل كافكا، الرابع نظام إدارة الأداة، هناك نظام الرصد التنسيق الموزعة.

وراء التطور الحالي على اباتشي مشاريع مفتوحة المصدر هي ما تدفع القوات ذلك؟ الأول هو يحركها الطلب، وتطوير جميع المنتجات والخدمات هي في الواقع يحركها الطلب. إذا كان اليوم قالت الشركة قاعدة بيانات مشتركة المتقدمة، وهو ما يتعارض مع الاتجاه الواقع. والثاني هو البيئية وعملية تقديم الطلبات لكل عنصر لديها المشهد محددة. لنفترض أن لإطار المثال مابريديوس هو في الواقع وراء كل خوارزمية تجزئة خطية يمكن تنفيذها على البيانات، ثم نفس تجزئة التحليل في كل جزء الخطي، ومن ثم مزيج خطية من نتائج كل جزء. جوجل قد حان حتى مع هذا الإطار، لأنها يمكن أن شرائح، كل شريحة بيانات يمكن حساب مستقلة ومعالجة البيانات على بيانات نصية. ولكن في كثير من الحالات، لا يمكن أن تعمل بشكل طبيعي، مثل بيانات الخرائط الشبكة الاجتماعية، إذا تم تقسيم البيانات في العقد FIG عشرة، عقدتين، الأصلي مترابطة ومن المرجح أن تقطع، وبالتالي الحاجة إلى GraphX مماثل إطار الشكل مصمم لعمليات الدعم. لذلك، في نهاية المطاف سوف تجد كل من التكنولوجيا يمكن أن تحل إلا بعض المشاكل في مناطق محددة، أو في الاتجاه الرأسي، ولديها القدرة تعميم معينة، كاملة أبنية البيانات الكبيرة تتطلب مكونات مختلفة تشكل نظام بيئي كامل . والثالث هو التكنولوجيا المفتوحة المصدر. الآن العديد من المنتجات مفتوحة المصدر، ما هو نموذج الأعمال وراء مفتوح المصدر؟ المستقبل حقا يمكن ان تشكل المنتجات؟ يتطلب البحث العلمي عملية التحول، أولا وقبل كل تغيير من العلم إلى التكنولوجيا، ثم الخلفي في المنتجات بعد تكنولوجيا الهندسة إلى منتجات يمكن أن يحقق عائدا التجارية، من أجل مشروع للمتابعة. اليوم، معظم هذه المنتجات مفتوحة المصدر هو على الارجح وراء الشركة، ولكن نموذج الربح الحالي للمشاريع مفتوحة المصدر لا تزال غير واضحة جدا. لذا مجتمع المصادر المفتوحة كاتجاه أسفل ستكون كيفية تطوير، بالتزامن مع تسويق كيف، لا تزال بحاجة إلى مواصلة استكشاف هذه القضية. خاص لبيانات صناعة كبيرة هو نفسه، كيف صناعة البيانات الكبيرة، لا يزال الكثير من الناس لا يعرفون. حتى predix ربما المنقحة مرة واحدة كل ثلاثة أشهر، مصنوعة من الكثير من الأشياء المفقودة عند المراجعة، قد هذا الشيء مرة أخرى في المرة القادمة لاسترداد.

رابعا: ما هو اتجاه تطوير تكنولوجيا كبيرة إدارة البيانات؟

تطوير BACKGROUND إدارة البيانات الكبيرة من "الإنترنت" إلى "الإنترنت +"، وهي تطوير صناعة الإنترنت من المستهلك إلى الإنترنت. المطبقة سابقا بشكل رئيسي في مجال البحث على الإنترنت، والتجارة الإلكترونية، والشبكات الاجتماعية، وفئات أخرى منهم، والآن وقد توغلوا أكثر من المناطق المتطورة: إدارة الأعمال، والإدارة، والخدمات العامة، والزراعة الحديثة والذكاء تصنيع، وضبط النفس. ونحن نؤكد الكثير عن ضبط النفس وطنية، ولكن مستويات استخدام البيانات في القطاع الصناعي لا تزال متخلفة جدا. التي تواجه تغييرات كبيرة في مجالين رئيسيين. الأول هو تغيير في عدد الموظفين، سابقا مع بيانات شركة الإنترنت الكبيرة هو المهوسون معقدة، هؤلاء الناس لديهم مهارات رياضية قوية، مهارات البرمجة وتكنولوجيا إدارة البيانات، وزعت تقنيات الحوسبة، ومعرفة الأعمال التجارية لإتقان هذا المجال، وقد تم تجهيز جميع حول المواهب من الجوانب الأربعة. المزيد من الناس في صناعة الانترنت في مجال مألوف مع المعرفة الأعمال، وقدرة الكمبيوتر يقتصر حقا. والثاني هو نوع من التغييرات البيانات، وذلك قبل مجال الإنترنت الكثير من البيانات النصية والبيانات الاجتماعية، والبيانات والوسائط المتعددة، ومجال الصناعة من بيانات الإنترنت في الوقت الحقيقي من أجهزة الاستشعار تنتج عددا كبيرا من العمليات التجارية داخل بيانات المؤسسة، وكميات كبيرة من المشاريع غير منظم البيانات، والمحاكاة، وCAD بيانات التصميم، وهذه البيانات مع بيانات الإنترنت التقليدية ليست هي نفسها. حاليا مشروع مفتوح المصدر أو المنتج هو في الأساس بيانات الإنترنت التقليدية، ولا يمكن أن تناسب بشكل جيد في صناعة الانترنت، وهذا هو الاتجاهات كبيرة كاملة من تكنولوجيا إدارة البيانات اليوم.

خامسا، ما هي القوة الدافعة للصناعة تكنولوجيا إدارة البيانات الكبيرة هي؟

القوة الدافعة لصناعة تكنولوجيا إدارة البيانات الكبيرة تلخيصها على النحو "الرياضيات" هي إضافة إلى الجودة والكفاءة، ولكن أيضا في محاولة لتطوير المزيد من الأعمال؛ الطرح هو لخفض التكاليف، معيبة، والاستهلاك؛ الضرب هو أن تفعل جميع الموردين بيانات الإنترنت المتكاملة معا، بحيث كل حركة المرور يمكن أن يكون أكثر فعالية وتعاونية المصب، وأخيرا، ويأمل تقسيم أن الإنترنت من خلال سلسلة التوريد يمكن أن يكون بدقة الانقسام، لتحقيق ضوء الأصول التشغيلية.

ذكر في وقت سابق الرياضيات وتغير الأعمال الصناعية وتحقيق الحساب من جهة النظر التجارية، حتما جزءا المتعلقة بتكنولوجيا المعلومات. تكنولوجيا المعلومات والبيانات الكبيرة هو الفرق، والبيانات الكبيرة يمكن أبدا أن تحل محل تكنولوجيا المعلومات ونظم المعلومات ونظم البيانات الكبيرة التعايش. تفوقت على البيانات والمعلومات التقليدية، عملية، خدمة الإلكترونية والبيانات هو حلقة واحدة فقط. ويشمل بيانات محددة جانبين، واحد OLTP البيانات، أي، معالجة البيانات نظام دعم الخدمة؛ بيانات OLAP الثاني، وتحليل البيانات، أي حسابات تدفق الإزالة، أغلبية كبيرة من البيانات في تحليل البيانات السيناريو. لذلك، وتكنولوجيا المعلومات والبيانات الكبيرة نفسها مستويان من الأشياء، وجمع بيانات تصل طرق جديدة للمساعدة في تحقيق أهداف العمل وتحسين الكفاءة من خلال هذه العملية. ولكن أكثر من الأبعاد عن طريق تحليل البيانات بحيث يصبح الإنتاج الصناعي والعمل أكثر ذكاء، اكتشف الناس لا يعرفون والعثور على المعرفة.

تحليل البيانات في الأساس تقسيمها إلى مستويين، التحليل الأول الابتدائي، تحليلا الثاني الرفيع المستوى. التحليل الأساسي هو الشركة التقليدية BI. وشمل التحليل المتقدم مستويين من التحليل، تحليل (التنبؤية تحليلات) أول من دعا التنبؤية، من خلال تحليل البيانات للتنبؤ بالمستقبل ما سيصبح. ويطلق على الثانية "ماذا لو تحليلات"، إذا كانت نتائج تنبأ لا يمكن التحكم عن طريق ضبط النتائج.

تحليل البيانات الكبيرة الصناعية يختلف عن تحليلات البيانات الكبيرة التجارية. المستخدمين من رجال الأعمال واحتياجات تحليل البيانات الكبيرة بشكل رئيسي من المستخدمين من رجال الأعمال، ويمكن أن يتم هذا التحليل أوصى علي للمستخدم لتحليل ما يمكن للمستخدمين شراء بعد شراء سلعة، وأوصى للمستخدم المنتج المناسب. دعم صناعة راء البيانات الكبيرة هو نموذج آلية المادي، من خلال تحليل البيانات من أجل حل المشاكل الصناعات تحتاج أيضا إلى تلبية آلية معينة المرتبطة بها. الشركات الكبرى تحليل ارتباط البيانات مفيد جدا، والبيانات الصناعية الكبيرة إلا من خلال التحليل السببي لتكون مفيدة. إذا فشل الجهاز، وسبب الفشل يجب أن تكون قادرة على العثور عليها، إذا لا يمكن العثور عليها، قد يكون سببين، أولا، لدينا القدرة اليوم للتأكد من العالم المادي لا يكفي، قد يكون هناك ونوع جديد من أجهزة الاستشعار تكون قادرة على حل، لأن المتغيرات الحالية المعروفة التي ليست قادرة على تمثيل الأسباب المناسبة. ثانيا، لدينا نقص في القدرة المعرفية اليوم، ربما المتغيرات لها، ولكن بين متغيرات معقدة جدا عملية التوليف لم يتم بعد العثور عليها. تحليل البيانات الكبيرة الصناعية هو محاولة لمعرفة الأسباب الكامنة وراء القوانين.

في الممارسة الحالية لدينا، وتطبيق البيانات الصناعية الكبيرة يتلخص أساسا إلى ثلاث فئات: الأولى والصيانة والمعدات ذات الصلة، ويرتبط الثاني إلى تحسين العمليات والثالث هو ردود الفعل المتعلقة السلع الاستهلاكية تسويق وتصميم 2C. هذه الجوانب الثلاثة فقط مجرد غيض من فيض كبير صناعة تطبيقات البيانات.

ستة البيانات الصناعية الكبرى في نهاية المطاف هو ما هي البيانات؟

التقليدية الآلي والمعلومات الصناعية تكنولوجيا يمكن تقسيمها إلى قسمين، والمعلومات التي تم جمعها الكثير من البيانات، جعلت الأتمتة أيضا تقدما كبيرا، ولكن المعلومات غير كافية مجال أتمتة تجاوزتها. ليست في الحقيقة استخدمت البيانات في الوقت الحقيقي الصناعية المخزنة في قاعدة البيانات وكيفية استخدامها؟ قاعدة بيانات في الوقت الحقيقي وقواعد البيانات العلائقية المتعلقة اثنين من حيث الحجم في قدرتها على الكتابة. كميات هائلة من البيانات يمكن تعيين في قاعدة البيانات في الوقت الحقيقي الصناعية، ولكن تخزينها في قاعدة بيانات علائقية المطلوبة أسفل. ولكن مرات عديدة البيانات من المعدات لتحليل المواهب الدقة ربما مللي، وتشخيص الأخطاء، كما تردد النفاخ 4K ~ 8KHZ. التقليدية تكنولوجيا إدارة قواعد البيانات وليس هناك حل جيد لتخزين وإدارة هذه البيانات عالية التردد، وبالتالي فإن المجال التقليدي لتكنولوجيا المعلومات وليس هناك جيدة إلى جيدة مجال أتمتة إدارة البيانات.

الآلات الصناعية والمعدات أساسا من بيانات بيانات كبيرة، بيانات الصناعة وسلسلة صناعة المعلومات والبيانات عبر الحدود. هل صناعة تحليلات البيانات الكبيرة اليوم، لا ننظر إلى البيانات الخاصة بها ولكن أيضا بيانات الآخرين، مثل تحسين احتياجات سلسلة التوريد من السوق عندما يتعلق الأمر بيانات المبيعات، بيانات البائعين. الأمثل باستثناء باستخدام بيانات الرياح توربينات طاقة الرياح، ملزمة الحاجة بيانات الطقس. العديد من الأصلي إدارة صناعة البيانات الخارجية لم تحاول قط شيئا هذه البيانات، التي هي بعض من تحديات إدارة البيانات على آلية وقت الصناعات التقليدية تجربة البيانات الكبيرة تحليلات.

سبعة، ما هي خصائص البيانات الكبيرة الصناعية و؟

أولا، متعدد الوسائل هي البيانات غير المهيكلة. مختلفة من التقليدي مجال الإنترنت غير منظم صوت والنصوص والصور والفيديو وغيرها من البيانات غير المهيكلة الصناعات أكثر تعقيدا، مثل بيانات المحاكاة، ملفات CAD وهلم جرا. مشروط هي المرة بين نفس الشركة في برامج المحاكاة مختلفة وبرامج CAD، إصدارات مختلفة وغير متوافقة لفترة ليست هي نفسها، تخصصات مختلفة تستخدم لتصميم البرمجيات ليست هي نفسها، كما أن هناك مئات من البرامج داخل الفضاء، والبيانات شكل مختلف.

ثانيا، تدفق البيانات. عدد كبير من أجهزة الاستشعار الصناعي البيانات في الوقت الحقيقي، وتواتر اكتساب تحليل البيانات بحيث تحليل صناعي كبير لا تظهر قبل التصور البياني لثواني، دقائق مستوى الصف. الحصول على البيانات صناعي كبير وتحليل الاحتياجات من البيانات ينبغي القيام به حتى ميلي ثانية ميلي ثانية واحدة أو أقل.

الثالث، والتعاون متعدد التخصصات. على سبيل المثال، لإضافة عضو الأقمار الصناعية أو أحد أفراد حفظ المفتاح هو أن نرى بالوزن، فإنه لا يمكن أن تخفض إذا كان الوزن المطلق، المصمم العام يتطلب التعاون بين التخصصات، تكامل البيانات والانصهار بين المواضيع، والعثور على القانون المقابلة، وتحديد مدى الحاجة إلى إضافة جزء حفظ جزء. حيث صناعة تكامل البيانات، يختلف عن قاعدة بيانات علائقية تقوم على هيكل متكامل جدول البيانات، يشير أساسا إلى التكامل الدلالي. على سبيل المثال أجزاء من سلسلة زمنية أنها تمثل نوعا من الخطأ، وظهر خطأ في التقرير الصيانة، والتي تحتاج إلى أن تكون قادرة على صقل والزميلة الدلالي.

ثمانية، وصعوبة إدارة البيانات الكبيرة صناعة التكنولوجيا أين؟

وتشمل الخطوات العمل الصناعي البيانات الكبيرة ثلاثة مستويات: المستوى الأول هو إدارة تخزين البيانات، وهي إنشاء نظام لجمع البيانات، والحصول على البيانات والتنظيف المستمر، وتخزين البيانات الصناعي، والمستوى الثاني هو الحكم البيانات، بما في ذلك إنشاء بيانات الجهاز العفن وإدارة البيانات الوصفية، وتحليل البيانات وجودة البيانات المرتبطة التكامل الدلالي، المستوى الثالث هو تطبيق لتحليل البيانات، لاستكشاف البيانات التي تصور وتحليل البيانات والنتائج ردود الفعل.

خذ على سبيل المثال جودة البيانات، ونوعية البيانات، وذلك أساسا لمعرفة ما إذا كانت البيانات ليست صحيحة، خطأ، سواء إذا راشح. بيانات الصناعة من الأجهزة والبيانات الصناعية أيضا قد تكون كاذبة، سيقوم الجهاز يجلب الكثير من المشاكل بين البيانات صحيحة وكاذبة. باستخدام سلوك المستخدم والتزود بالوقود تحليل النفط موقف واحد وثلاثين الآلات، وجدنا أنه يمكن تقسيمها إلى ثلاثة على الأقل فئات هي: صيانة الأولى من المعدات جيدة بشكل خاص، مع كل شوط من الوقود (من اليسار العلوي لوحة)؛ الثانية تعكس الطبقي بين أصحاب وسائقي عدم الثقة غاية، مرة واحدة مع كل بالإضافة إلى (الزاوية اليمنى العليا) 1200 كتلة النفط، والفئة الثالثة هي أن تنتظر حتى ركض النفط من قبل إضافة الطاغية (خفض الزاوية اليسرى من الخريطة).

هذه الخريطة هي مستوى الزيت استشعار بالمرور جيئة البيانات الفعلية. إذا كان جهاز استشعار وجود خلل، لا يسمح البيانات لتلقي البيانات الفعلية ببساطة لا يمكن تحليلها، لأن جهاز استشعار لقياس مستوى الزيت الأول هو تعويم، أسطح غير مستوية والنفط اللزج قوة تتقلب استشعار مستوى الزيت لا تقاس شبه.

الانفصام بين الأتمتة وقطاع المعلومات، والاستعاضة أتمتة أجهزة الاستشعار، وإدارات تكنولوجيا المعلومات ليست على بينة من البيانات التي تم جمعها بعد استبدال أجهزة الاستشعار هو الصحيح (النقطة الصفراء)، ولكن لم يتغير توزيع البيانات، إذا لا تزال تستخدم نفس النموذج تحليل غير صحيح بشكل واضح، لذلك على الأقل بيانات الاستشعار التي جمعت لإعادة إنشاء النموذج الجديد.

وبالإضافة إلى ذلك، قاد الأخطاء بيانات الاستشعار سبب المشاكل، مثل السيارة النفط درجة حرارة بيانات الاستشعار هو صفر، وهذا بالتأكيد يؤدي إلى أخطاء البيانات.

وذلك في الواقع سبب العديد من المشاكل هناك الكثير من المشاكل جودة البيانات اليوم. كيفية حل هذه المشكلة، ونحن أيضا في الدراسة، بعد مجموعة أخرى من طرق لحل هذه المشكلة.

الانصهار المتعدد الوسائط البيانات الدلالي الهدف هو بناء المعرفة من نمط دلالات مع تصنيع، BOM الصناعي باعتبارها جوهر، وإنشاء كيانات منظم وغير منظم والقائم على الشرح رسم الخرائط الدلالي المعرفة لبناء نمط المعرفة الدلالي بعد تصنيعها، ل علاقات الكيان BOM في الكثير من واضحة نسبيا. عن طريق بناء خريطة المعرفة، هيئة الشاملة قد تجد علاقة بين الدلالي الشرح عن بعضها البعض، مع رمز خطأ على الوقت يمكن تحديد تسلسل شظايا من خريطة والمعرفة الاكتشاف.

IX. ما هي الفائدة من البحوث الصناعية وتطوير نظام إدارة البيانات الكبيرة هو؟

نظام البيانات الأساسية صناعي كبير هو "الأداء + سهولة الاستخدام"، يجب علينا أولا التأكد من سرعة النظام بشكل سريع بما فيه الكفاية، فإن هذا النظام بما فيه الكفاية قوية، وهذا هو، لتلبية إنتاجية عالية، معاملات مقبض اتساق نموذج عالمي. التغيير الثاني للتأكد من أن البيانات الدعم، يتغير في عدد الموظفين، لضمان النظام سهل الاستخدام، تأكد من أن النظام يمكن استخدامها حتى في المجال الصناعي، أي نظام يمكن أن تدعم الاستعلام المتخصصة وتحليل المحرك، وسهلة لإدارة وصيانة، ويمكن تحجيم أفقيا، و فمن لديه القدرة على خطأ التسامح وخطأ الانتعاش.

عشرة، وكيفية بناء منظومة واسعة لإدارة البيانات الصناعي؟

مبنى صناعي نظام إدارة البيانات الكبيرة، بما في ذلك على المستوى الاستراتيجي والمستوى التكتيكي. على المستوى الاستراتيجي يجب أن تكون أهداف عمل واضحة أولا، تليها بنية النظام أن تأخذ بعين الاعتبار، والثالث هو الحاجة إلى أن تشارك مشاركة كاملة في الأعمال التجارية، وموظفي تكنولوجيا المعلومات تشارك ليس فقط رجال الأعمال أنه من المستحيل بناء نظام بما يتماشى مع احتياجات العمل. المستوى التكتيكي، وهناك ثلاثة جوانب، البيانات الأولى التي سيتم جمعها في أقرب وقت ممكن، حتى لو لم يكن هناك آلية جيدة، وسيلة لوضع ملف البيانات يجب أن يكون موجودا، وأية بيانات أو ثلاثة أشهر فقط، وكمية صغيرة من البيانات في السنة، وما إلى ذلك، ببساطة لا يمكن الوفاء تحليل الاحتياجات. والثاني هو تطبيق تشغيل صغيرة، ومتطلبات التطبيق ويمكن توضيح تنفيذها لأول مرة وفقا للموارد المتاحة، والعديد من التطبيقات لا تعتمد على منصة البيانات الكبيرة نفسها، مع قاعدة بيانات علائقية أو حتى يمكن ل Excel تنفيذ مباشرة. والثالث هو الموظفين نظام التدريب، والناس داخل المؤسسة نحو مواهب مجمع لزراعة والأفراد وقد يكون الخدمات الخارجية لتحمل بسبب ارتفاع التكاليف، وتدريب الأفراد وعلى المدى الطويل، قد يكون المثقف لمدة سنة على الأقل لمدة سنتين الوصول إليها مستوى جيد، وبالتالي فإن العمل على أن تشارك بشكل كامل وبأسرع وقت ممكن.

يجب أن يتم تنفيذ منصة مسار البيانات الكبيرة الصناعية من خلال الدفع الرباعي والبيانات التجارية. الحاجة مستوى التشغيلية لنتشبث الرسالة الأهداف العامة التجارية، وتحسين الأعمال والتوجهات التحول والخرائط وتحول الهدف تدفق حركة المرور العمليات التجارية. طائرة البيانات تحتاج حول مزامنة البيانات، وتبادل، والارتباط والتكامل، ونوعية البيانات وتخزينها وإدارتها واستخدام البيانات، وخصائص البيانات وحجم ومصادر. يقتصر الوقت اليوم لتقنيات وتطبيقات معينة لا يمكن أن تبدأ، وآمل أن تتاح لي الفرصة لتبادل.

يعتقد البيانات تسينغهوا في التمتع تبادل الأفكار سوف يواجه أعضاء رابطة صناعة البيانات الكبيرة تسينغهوا منصة المتمركزة على أنها صغيرة الحجم الهدف تبادل عمق هو تعزيز الصناعات الإبداعية من خلال تبادل البيانات من الأفكار والتصادم، فضلا عن بيانات كبيرة والصناعية ورأس المال التكامل، وجلب إلهام جديد وإلهام البيانات الابتكار لجميع الضيوف المشاركين.