大数据采集与治理分析-大数据采集与处理
Time:2024-11-09 16:44:13
关于大数据采集与治理分析的问题，我们总结了以下几点，给你解答：
大数据采集与治理分析
5月23日，由重庆市数字经济创新发展联合会主办、中冶赛迪信息承办的首期“数联TALK”沙龙成功举行。本次活动聚焦工业数据采集与治理的前沿技术与实践，众多企业代表和行业专家齐聚一堂，探讨数据治理与数字化转型的创新融合。
中冶赛迪信息数据治理解决方案专家袁小东、重庆华峰化工有限公司仪表部部长石科、中冶赛迪信息工业数据架构专家何寻、重庆慧冠科技有限公司总经理骆大海作主题发言。
中冶赛迪信息袁小东：
实现数据驱动的业务价值创造
袁小东从企业数字化转型的内涵讲起，深入企业转型体系框架，层层剖析，阐述企业数据治理的内容、模式、推进思路。他表示企业数字化转型的核心目标是实现数据驱动的业务价值创造。面对日新月异的市场变化，企业需要数据治理下的准确数据来源作为参考，确保决策依据的准确性。
华峰化工石科：
强化数据驱动的决策制定
围绕数字治理及数字工厂建设，石科认为，数据采集应遵循能采则采的原则，企业要建立自己的数据中心，作为数据管理和分析的基础。在管理上，领导层要统一思想和目标，确保系统协同高效，重视人才培养，确保团队既懂IT又懂业务，理解贯彻公司理念。
中冶赛迪信息何寻：
实时数据库支撑数据治理
在大型企业和复杂的场景，实时数据库系统负责边缘端的数据采集、存储、使用，结合云端形成云边协同。在中小型企业和简单的场景，实时数据库系统数据采集、存储、加工、使用和管理的能力可以覆盖数据治理的全生命周期。所以它既可以作为整个数据治理平台的基石，也可以和别的系统联合起来共同完成数据治理的作用。
慧冠科技骆大海：
结合发展战略，制定中长期数字化规划
对于优化数据管理，骆大海表示企业要将数字化转型与自身发展战略紧密结合，制定一致的中长期战略。分阶段、分目标实施，确保转型与业务、管理和生产紧密结合，持续改进。在此过程中，按照国家出台的相关数字化标准，如数字化车间、智能工厂、未来工厂等进行转型。
来自西门子、重庆市软件评测中心、太极集团重庆涪陵制药厂、普元信息技术、重庆亚凡科技、重庆市数字经济创新发展联合会的代表专家进行了充分交流。参会单位一致表示，活动通过数据及技术方面的的深层次对话，实现了跨行业的知识共享与经验交流。中冶赛迪信息作为数字化智能化领军企业，将持续搭建平台，汇聚经验，为制造业企业的数字化转型、重庆数字经济发展聚力赋能。
大数据的采集与分析
1. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
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大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据采集与处理
