如何利用工业大数据完成产品创新?两大工业大数据处理过程介绍

以下内容中，小编将对工业大数据的相关内容进行着重介绍和阐述，希望本文能帮您增进对工业大数据如何加速产品创新以及工业大数据中的数据抽取、数据转换过程的了解，和小编一起来看看吧。

一、工业大数据可加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为会产生大量的数据。挖掘和分析这些客户动态数据，可以帮助客户参与产品需求分析和产品设计创新活动，为产品创新做出贡献。

福特就是这方面的一个例子。他们将大数据技术应用于福特福克斯电动汽车的产品创新和优化。这辆车已经成为名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动汽车在行驶和停车时产生了大量数据。在驾驶过程中，驾驶员不断更新车辆的加速、制动、电池充电和位置信息。这对司机很有用，但数据也会发回给福特工程师，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时和何地充电。即使车辆处于静止状态，它也会继续向最近的智能手机传输有关车辆轮胎压力和电池系统的数据。

这种以客户为中心的大数据应用场景有很多好处，因为大数据使有价值的新产品创新和协作方法成为可能。司机获得有用的最新信息，而底特律的工程师则汇总有关驾驶行为的信息，以了解客户、制定产品改进计划并实施新产品创新。此外，电力公司和其他第三方供应商可以分析数百万英里的驾驶数据，以确定在哪里建造新的充电站以及如何防止脆弱的电网过载。

二、工业大数据之数据抽取

在这部分，我们一起来看看工业大数据在处理过程中涉及到的数据抽取过程。

数据抽取是指从不同的数据源中抽取数据的过程。针对大数据的复杂性特点，提出了一种SAT数据抽取模型。模型分为三层：数据分离层对数据进行分离，实现数据的分布类型处理;分析层实现数据的并发处理;转换层完成数据的转换和打包。提取方法和模型设计合理，但没有考虑数据安全。针对关系数据无法有效转换为图数据的问题，采用基于节点合并思想的数据迁移算法，采用原始关系数据库中的数据。对于一对多、多对多的关系，将相同的外键合并为一个节点，然后整合关系信息，最后利用图数据库的功能完成数据的转换。这种方法合理有效，但效率不高。而且，关系表中并不是所有的外键都存在，算法有待改进。除了上述方法外，还可以使用元数据知识模型来提取XML文件的数据;构建了LC增量提取模型，适用于异构环境。数据库事务文件的全表比较，提高了数据提取的效率和性能。与其他数据提取方法相比，LC增量提取相对稳定，效率更高。但是在提取数据的过程中，需要借助工具比较事务日志文件进行分析，操作比较繁琐。

三、工业大数据之数据转换

通过上面的介绍，相信大家对工业大数据的数据抽取过程已经具备了一定的了解。最后，我们再来看看数据转换过程到底是怎样的。

数据转换是指对提取的数据进行统一管理，主要分为两种情况：一种是数据格式的转换，包括单位、命名等; 二是字段的添加和合并。

完成数据转换的方式有很多种，比如通过“信息复制”将数据写入目标格式，完成数据转换; 通过数据逻辑分析，制定相应的ETL函数来完成数据的转换。 工业大数据环境下，数据多为多源异构，不同公司业务规则不同，对数据转换效率提出了很大挑战。 在原有基础上开发统一高效的数据转换方法是亟待解决的问题。

最后，小编诚心感谢大家的阅读。你们的每一次阅读，对小编来说都是莫大的鼓励和鼓舞。最后的最后，祝大家有个精彩的一天。