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工業領域切入大數據是一件很有意思的事情，在我們開展的時候，如果是用計算機的人去搞工業大數據的時候，會發現很多的障礙，很多搞自動控制的領域也發現障礙，為什么，這恰恰是由于工業大數據的特性。

1、工業大數據的本質

工業大數據的本質是以數據形式呈現的“信息”或者“知識”，而不是沒有關聯的數據。“信息”和“知識”的本質接近，差別在于：“知識”在時空上更具有更強的通用性和連續性。沒有關聯的數據就是垃圾。

2、工業大數據的核心價值

工業大數據的核心價值是知識的重用。大數據帶來的好處是：獲得知識的成本低、范圍廣、質量高。智能化使得知識在人機之間共享、促進了知識價值體現；互聯網讓知識的價值倍增。知識價值的提高，會讓人們值得花更大的力氣去發現價值、形成大數據工作的良性循環，讓知識工作的價值暴增。

3、知識來源

最好的做法是：數據就是知識，比如產品設計的結果。其次，是讓數據（信息）很容易地提煉出知識。再次，是盡量讓數據包含知識。最差的做法是：數據是垃圾、數據之間的聯系消失、不包含知識。由此觀之，從知識的角度看，數據的準備過程，可能比分析過程更加重要。

4、數據分析是知識的獲取過程

但獲取什么知識，是服從于業務需求的。所有需要用到數據分析的地方，首要任務和工作重點，是理清業務需求的脈絡和邏輯，把業務需求轉化成一個便于分析的數學問題。而不是隨便拿來一堆數據來亂分析。

5、最初的大數據關注數據的二次應用

數據來源服從于一次應用的需求。但隨著大數據的發展，二次應用本身就變得非常重要。一次應用和二次應用的界限會變得模糊。