工业互联网的挑战：数据管理

日期：2019-04-12 / 人气： / 来源：www.biglss.com / 热门标签：

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前言：工业互联网现在是当前比较火热的话题，但其存在哪些科技难题呢？这恐怕是产业界和工业界大多数人关注的问题，因为它们既是科技问题，也是应用难题。在2019工业互联网峰会上，众多专家学者对此分享了各自的观点，提出了目前工业互联网面临的几大挑战。

数据管理的挑战

清华大学大数据系统软件国家工程实验室总工程师王晨认为，工业互联网上的数据管理非常有挑战。

第一，工业上用到的大量的数据高效查询的问题，它与商业物联网、工业场景的数据量完全不在一个数量级。比如风电领域，风机上的振动数据的采集频率会达到毫秒级及以下，是上万赫兹的采集频率。这样的数据怎么存储，查询，是特别大的挑战。还有实时数据库，也没有很好地解决这种问题，这是数据管理的效率问题。

第二，是数据利用不能回避的两个问题，一个是数据治理也就是数据质量的问题，在工业上，机器回来的数据质量比人产生的数据质量更糟糕。由于传感器本身的采集精度问题，环境的渐次干扰问题，会产生数据丢包，那怎么做修正？这和工业密切相关，也是一个很开放的问题。

再一个就是数据集成的问题，非常有挑战，因为传统数据集成基本上是相同性或者是相似性做数据集成，但回到工业上看，离散制造业要根据动态变化考虑做数据集成，流程制造业要看到不同工序中时序的变化。这些已经超出了传统数据管理的范畴。

作者：博革咨询