大数据四个核心价值2

（2015年9月15日）

第三，纠偏——情景指引，方向微调

一个系统在运行的过程中，有些时候也会出现一些跟平常不一样的差异所在。当这种差异所代表的数据通过极值等各种方式体现出来的时候，系统本身的原有平衡可能会被打破，内部各方面的环节或资源就有可能跟不上。这个时候适当的外力参与很有必要，以免出现系统崩溃的情况。例如船舶上的自动驾驶装置，驾驶者可以通过设定航向数据，使船舶始终按照设定航向行驶。由于风浪等原因，船舶会出现偏离设定航向的现象，自动驾驶装置就会自动指挥舵机修正航向，使船舶始终保持在正确的航线上。换句话说，通过将当时实际的航向值与标准设定值进行对比，通过一种模糊控制的方式来进行调整，从而发挥情景指引的作用。一个企业的产供销系统，一个城市的交通系统，甚至一个国家的人口政策、资源利用等都可以通过这样一种方式来进行微调，从而确保系统的良性运行。

第四，预测——情景研究，系统优化

对未来的预测功能是目前业界对大数据最看重的价值之一。基于之前记录下来的各种数据的深入研究，发现其中的规律特征，从而进行系统优化，甚至升级。如果前面的纠偏只是一些相对较小的指引的话，那么基于预测的情景研究和系统优化，则是相对较大的变动。这种基于预测的价值实现对系统（包括个人、企业机构，也包括各种电子性工具）的长远运行来说价值重大，其决定了一个系统是否具有长期的成长性和演变能力。举例，某些工程机械回传到技术中心的运行数据，如开工运行时间、工况、异常报警等，可以分析推测单机的技术状态，预测出其较大级别修理的时间、备件需求情况，不但可以提前做好施工机械的调度计划，也可以尽早做好厂修的具体安排。再举例，国家或省市有关部门可以通过各种机械回传的位置定位、开工时间等数据加以处理和分析，可以统计出全国（或本省市）不同地区基本建设的开工情况，以作为预测经济发展情况的重要依据之一。

一个主体（系统）不但要考虑即时的运行，以及下一步的正确操作，更需要考虑长远的运行可能。尤其是在竞争激烈的今天，各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点，目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。

（原题目：大数据四个核心价值）

（摘编自微信公众号“工业云与大数据研究院”/ 编辑 严进军）