在本文中，编辑器将介绍大数据，主要内容是解释工业大数据要解决的问题。如果您想了解大数据的详细信息，或者想提高对大数据的了解，请阅读以下内容。
1.什么是大数据在了解工业大数据技术主要解决什么问题之前，让我们看一下大数据是什么。大数据是指在特定时间范围内无法使用常规软件工具捕获，管理和处理的数据集合。
大量数据需要一种新的处理模型来具有更强的决策能力，洞察力和发现能力以及流程优化能力。 ，高增长率和多样化的信息资产。
大数据的5V特性（由IBM提出）：体积（大），速度（高速），种类（多样性），值（低值密度），准确性（真实性）。 2.工业大数据解决的主要问题是什么？了解大数据是什么之后，让我们看一下工业大数据和Internet大数据之间的区别，以及工业大数据主要要解决的问题。
工业大数据与Internet大数据之间的最大区别在于工业大数据具有强大的用途，而Internet大数据与挖掘和分析的相关性更高。此外，两者的数据特征和面临的问题也有所不同。
与互联网大数据不同，工业大数据的核心分析技术必须解决“ 3B”问题。问题：1. UnderSurface-invisible，即需要了解其背后的含义。
与Internet上的大数据相比，工业环境中的大数据最重要的区别是数据特征的提取。工业大数据关注特征背后的物理意义以及特征之间相关性的机制逻辑，而互联网大数据倾向于仅依靠统计工具来挖掘属性之间的相关性。
2.碎片破碎，即需要避免打扰并注意及时性。与大量的Internet数据相比，工业大数据更加注重数据的完整性，即面向应用的需求具有最全面的使用样本来涵盖工业过程中的各种变化，并确保可以提取数据以反映对象的真实状态信息的全面性。
因此，一方面，工业大数据需要克服后端分析方法中数据碎片化所带来的困难，并需要使用特征提取等手段将这些数据转换为有用的信息。另一方面，它需要从数据收集的前端进行设计。
在基于价值需求的数据标准开发中，在数据和信息流通的平台上构建了统一的数据环境。 3. BadQuality-劣等，即需要提高数据质量并满足低容错数据片段缺陷来源的另一个方面也显示了对数据质量的担忧。
换句话说，数据量不能保证数据的质量，这可能会导致数据可用性较低，因为低质量的数据可能会直接影响分析过程并使结果无法使用。但是互联网大数据是不同的。
它只能挖掘和关联数据本身，而没有考虑数据本身的含义，也就是说，挖掘的结果就是结果。最典型的是，在根据超市购物习惯进行数据挖掘之后，可以将啤酒架子放在尿布架子的另一侧，而不管它们之间的机制和逻辑关系如何。
换句话说，与互联网大数据相比，通常不需要精确的结果推送，而工业大数据对预测和分析结果的容错率要比互联网大数据低得多。在进行预测和决策时，Internet大数据仅考虑两个属性之间的相关性是否具有统计显着性。
当样本量足够大时，可以忽略个体之间的噪音和差异。预测结果的准确性将大大降低。
例如，当我认为向用户A推荐70％的电影很重要时，即使用户不喜欢这种电影，也不会造成太大的后果。但是在工业环境中，如果仅通过统计意义给出分析结果，则即使是单个错误也可能导致严重的后果。
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