美林数据技术总监于洋:决战大数据之让数据说话

【数据猿导读】 本文是美林数据技术总监于洋子看过《决战大数据》后的感想。他习惯将工业大数据分为数据资源管理和数据资源利用两部分,对物理世界的刻画实际是数据与业务的中间层,是大数据时代数据管理技术的新方式

美林数据技术总监于洋:决战大数据之让数据说话

《决战大数据》是车品觉在阿里巴巴的实践总结,是我目前读过的最有思考深度的大数据书籍没有之一。但我是搞工业大数据的,结合自己对行业的认知抛砖引玉谈谈自己粗浅的理解。

一,什么是数据

数据是对物理世界刻画及反映人对物理世界的认知。所以车品觉将阿里的数据分为原材料和产品两种,简单的说原材料就是活动记录数据,人产生的就是业务数据,机器产生的就是机器数据。产品就是根据业务需求和数据理解对数据进行加工处理用于反映认知,比如指标,报表等。

在装备制造业,最重要的就是对产品,对制造系统(含研发),供应链的刻画,以及企业对产品,制造系统和供应链的认知。

我习惯将工业大数据分为数据资源管理和数据资源利用两部分,对物理世界的刻画实际是数据与业务的中间层,是大数据时代数据管理技术的新方式。

二,制造企业如何进行数据管理

让我们从数据资源说起,数据资源管理主要解决的是数据分类的问题,按什么维度分类是个学问,既要易于理解又要易于管理,我们一般有五个维度,一是IT维度,结构化数据,非结构化数据,实时数据等,二是业务维度,产品设计数据,仓储数据,营销数据等,三是管理维度,元数据,主数据,交易数据,分析数据等,四是内壁数据,外部数据等,五是安全维度。车品觉提到的标签就是动态数据分类,可以为数据应用快速的组织数据。我问过蚂蚁金服的专家,他说阿里在进行数据资产的管理,其核心就是画像技术,只是装备制造企业刻画的对象是产品,是制造系统,是供应链。而电商基本都在客户。

数据资源管理和数据资产管理的最大区别就是将数据变成企业资产在管而不是信息化部门在玩。这里就要有数据管理的组织,方法,工具,流程和考核办法。比如数据标准的管理,数据安全的管理,数据质量的管理。

对制造企业刻画方向,我提出过四全的概念,即产品全属性,产品全寿期,供应链全方位,物理全融合。具体技术有IRP,EA等等。

这就是美林智能制造事业部研发部的主要工作方向。

作者简介:于洋,美林数据技术总监,数据猿专栏作家

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来源:数据猿

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