五个数字说清工业大数据（2）

五个数字说清工业大数据（二）

（2019年3月27日）

二次应用

在多数业务系统中，数据在业务活动中产生，业务活动结束后，数据也就基本没用了。而大数据的重要用途往往发生在业务场景结束之后，故而称之为二次应用。二次应用的价值在于：用过去产生的数据让现在的业务活动做得更好。

大数据的一个重要用途是促进企业的转型升级、业务活动的创新。然而，创新的成功逻辑往往是“先做成、后做好”。强调二次应用，指的是把大数据应用于“做好”的优化阶段。

在笔者看来，大数据对如何“做成”业务是没有责任的。因为没有“先做成”的业务逻辑，大数据也就没有办法落地。强调这一点的原因是：把两个困难混在一起，可能就做不成事了。“做成”的业务逻辑必须单独考虑、提前考虑，大数据只是让业务“做得更好”而已。

而“做好”则包括多个方面，如质量更好、速度更快、成本更优，而不仅仅是决策质量更好。比如，重用知识和信息可以使人们做事的速度更快、成本更低。对于“做好”，不要一味地强调“决策质量更优”，如果仅仅局限于决策质量，则可能会失去很多创新机会。

两种承载

大数据是数据（Data），也必须是信息（Information）。两者的差别在于：数据之间有了联系才能构成信息。强调这个观点的目的在于：不要碎片化地收集数据，而是去收集有联系的数据、收集数据之间的联系，且最好是完整的信息，而不是破碎的信息。

大数据不仅可以用来承载信息，而且可以用来承载知识，也就是把知识提炼出来，用大数据来承载。从工业上看，工业产品的设计数据和工业设备的状态、标准等知识都可以用数据来表示。在某些个性化需求比较多的场景下，这些数据的量是相当大的。上海有一家企业，每天处理这类数据所花的电费就有10万元。

总之，不论承载什么，都要以便于应用为目的，不要总想着“从数据提取知识”这一件事、一个环节，而是要以具体的应用为牵引，根据具体需求，以终为始地建立大数据基础。

（未完待续）

本文来源《中国冶金报》作者 郭朝晖