大数据的定义

大数据的定义是什么？下面就由小编给大家解答。

大数据又称之为巨量资料，其意思是所涉及的资料规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到选取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策达到目的的资讯。

研究机构Gartner对于”大数据“给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

以上就是小编的解答，希望有所帮助，

大数据的定义及特点

「傲林洞察」依托工业数据治理平台，助力企业数字化转型

工业数据治理背景

制造业是国民经济的主体，是立国之本。建国以来，我国制造业持续发展，建立起门类齐全、独立完整的产业体系，加速了工业化和现代化进程，推动我国向科技强国稳步迈进。然而，与世界先进水平相比，我国制造业仍然大而不强，在自主创新能力、资源利用效率、产业结构水平、信息化程度、质量效益等方面存在明显差距，转型升级和跨越发展的任务紧迫而艰巨。

新世纪以来，基于企业信息系统（企业内部网和外部网）的发展，制造业企业数据的管理和管治更为复杂。数据不仅支撑企业的运行和管理，更要为企业对环境的把握和解读服务，从而帮助企业实现决策智能化。在国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中，明确提出要全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国,释放技术红利、制度红利和创新红利。近年来，随着新一代信息技术与制造业深度融合发展,特别是“新基建”战略的实施推进,工业互联网促使人、机、物等工业经济生产要素和上下游业务更大范围连接，网络空间范围不断突破边界，连接对象种类不断拓展扩充，工业数据迎来指数级爆发式增长。

工业数据海量汇聚增长,蕴藏着巨大价值,已成为各企业的无形资产。对工业企业来说，构建一套科学、简明、适合实际情况的数据治理体系，是企业实施数据整合、实现数据核心价值挖掘的重要利器。那么企业要如何构建一套符合自身实际情况的数据治理平台呢？

工业大数据的定义及特征

在谈如何搭建平台前，我们首先要了解工业大数据的定义及特性。工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。

以产品数据为核心，工业大数据极大延展了传统工业数据范围，在传统数据自身的基础上，还囊括了工业大数据相关技术及相应应用场景。因此，工业大数据除具有一般大数据容量大、种类多、速度快和价值密度低的特征外，还具有高准确性、闭环性等特征。随着工业企业数字化进程不断深化，工业数据作为新的生产要素，贯穿于工业全流程，其地位和重要性不言而喻。

工业数据普遍存在的问题

随着工业企业的组织模式、生产模式和服务模式不断向跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通方向转变，工业数据也面临着业务数据越存越多，数据之间的关系越来越复杂，数据质量不高、重复冲突明显、无法集成共享等问题，从而导致数据可靠性下降。决策层无法获得准确的信息，在某种程度上将制约或减缓工业企业的数字化转型之路。那么如何确保“工业数据”，这一重要生产要素的完整性、机密性、可用性，和在此基础之上能够实现安全有效的采集、传输、存储、使用、共享，是工业企业亟需考虑和解决的问题。

此外，我们还需认识到，工业数据存在产生源头分散、采集环境恶劣、流转途径多样、业务场景复杂、处理环节粗放等问题，导致工业数据在实时性、时序性、稳定性、连续性、结构化等方面存在较大差异。因此，通过对工业数据治理探索，建立高效的数据治理平台，帮助工业企业实现数据全生命周期的安全防护，释放工业数据潜在价值，对企业未来数字化转型之路有着重要的意义。

工业数据治理推进思路

基于工业企业情况，从业务场景出发，针对企业采购、订单、排产、库存、质量、工艺等重点环节，了解当前系统应用和数据沉淀情况，盘点企业数据资产，根据业务流程调整企业内部数据流转及应用系统的体制建设，并且同步建设组织协同分工及员工数字化能力，是工业数据治理的基本方向及核心思路。

基于以上目标，傲林科技将通过自身成熟的工业数据治理平台，围绕企业核心业务，展开基础库/资源库 /专题库/主题库建设，建立可视化的数据资产地图，帮助企业建立数据标准体系，实现统一的数据质量管控，保证在业务运营过程中数据的准确性、及时性、完整性、唯一性，为企业在数字化转型工作中提供有效技术支持。

建设初期，首先做好数据治理的顶层规划，打好基础。规划主要包括数据治理组织设计、流程规范设计、数据管理的制度设计。通过设置合适的组织规范和流程机制来保证顶层设计的落地，规划内容包含各级组织机构，岗位人员职责，以及数据管理工作制度，绩效考核评估，以此固化数据治理的日常管理工作，保障顶层规划的落地。

在确定顶层规划，打好基础后，通过傲林科技工业数据治理平台，仅需以下五步，即可完成工业数据治理体系的建设。

1）数据资产梳理，建立企业数据台账

盘点企业资产，厘清企业数据与数据资产的脉络，梳理企业各业务部门、各二级部门IT系统、数据库建设情况，摸清所有的资产数据，制定统一的数据资产目录，为各业务建立企业数据台账。通过业务系统调研→业务流程梳理→业务流程分解→数据标准梳理→业务关系梳理→数据分级分类来对存量数据进行系统性梳理，并且进行有效分类，实现数据精细化管理。

2）数据清洗处理，统一标准口径

制定企业销售、采购、计划到生产等各业务部门数据标准，基于业务场景制定各属性字段标准模板，通过数据标准建设逐步规范企业业务部门数据，对脏数据进行清洗处理，实现数据的完整性、准确性、及时性、有效性、一致性，提升数据质量。实现企业业务口径统一，数据标准统一。

3）数据组织重构，建立高效共享的生态

建立周期性的质量任务，对数据质量规则进行例行迭代，稳步提升数据质量。对沉淀下的企业数据资产通过数据资产目录的方式发布到各业务部门，实现企业内部数据资产目录统一检索、快速定位和统计分析。以保障数据的清晰性，增强数据的逻辑性，让数据变得更好用。

4）数据持久治理，保证数据平台常态化

通过明确各业务部门数据管理责任，对数据进行例行的采集、维护、更新，加强各部门间的数据供需和共享需求对接，推进各业务部门数据资产目录定时更新和维护，实现数据治理的常态化和持久化。

5）数据治理的延伸，数据运营的开始

数据治理的结束也是数据运营的开始。通过数据运营，持续提供高质量、安全性数据，支持企业对数据的需求，让数据释放真正价值。

工业数据治理创造显性价值

工业数据治理紧密围绕生产制造、业财一体、客户服务和供应链协同的经营主线，通过对企业的数字化能力建设，完善企业各层级的数据治理体系，实现制造业企业数字化能力的提升，为企业管理决策和资源配置提供高质量的数据支持，推动工业企业向体系生态化、管理数字化、生产运营智能化，行业数字化方向发展。

总结

随着企业数字化的不断推进，工业企业的业务更为复杂，生产协作关系更为严密，而数据治理又是一项战略性、长期性、艰巨性、系统性、持续进行的企业内部数据优化治理工作。如何从数据中探索信息、发现知识，寻找隐藏在数据中的趋势、模式、相关性及隐含规律，发挥数据最大价值，是寻求数智化转型的企业的必经之路。因此，工业企业的数据治理必然是一个漫长而持续的过程，无法一蹴而就，也没有立竿见影的途径，唯有持续不断、持之以恒、不忘初心、不懈努力，才能达到预期目标。

选择成熟的数据治理平台，赋能企业数字化转型之路——傲林科技工业数据治理平台提供一站式、智能化、敏捷的工业数据全生命周期治理。

通过对工业数据从创建到消亡的全生命周期监控及治理，打通数据治理全流程，柔性把控数据质量，实现分散数据的统一管理，保障数据的完整性、准确性、一致性、及时性，提升企业数据风险防控能力，高效沉淀数据资产，全面释放数据价值。目前已广泛用于工业制造、3C电子、食品制造，水泥等多个行业。