科创中国

行业领域

电子信息技术,新一代信息技术产业,高端装备制造产业,软件,人工智能,互联网与云计算、大数据服务

需求背景

山西物联工业自动化技术研究院是一家专注于智能制造、工业自动化、工业机器人等领域的产学研新型研发机构，服务于地方经济和企业创新。研究院在物联网、5G技术、信息化、大数据、数字李生等前沿性技术和应用难题上有着丰富的经验和成果，已与多家企业建立了深度合作关系，共同推进产业升级和技术创新。信息化和大数据技术是提升企业生产和业务效能的重要手段，可以实现对企业内外部数据的有效管理、分析、可视化等，以及利用大数据技术进行生产和业务的优化和创新。

需解决的主要技术难题

数据的质量、完整性、安全性和时效性不足，难以满足企业对数据的准确性和可信度的要求。

数据的处理、分析、挖掘、可视化等方法和工具不够先进和智能，难以发现数据中的价值和规律，支持决策和创新。

数据的应用场景和需求不够清晰和明确，难以制定合理和有效的数据策略，实现数据驱动的生产和业务优化。

期望实现的主要技术目标

数据具有高度的质量、完整性、安全性和时效性，能够满足企业对数据的准确性和可信度的要求，保证数据的真实性和有效性。

• 数据的质量指的是数据是否符合预期的标准和要求，是否能够满足特定的目的和需求。数据的质量可以从多个维度来衡量，如正确性、一致性、完备性、唯一性、可理解性等。数据的质量需要通过数据清洗、校验、转换、标准化等方法来提高和保证。
• 数据的完整性指的是数据是否包含了所有需要的信息和属性，是否能够反映完整的事实和情况。数据的完整性可以从多个层面来考虑，如实体层、属性层、关系层等。数据的完整性需要通过数据采集、补全、融合、扩展等方法来增加和保证。
• 数据的安全性指的是数据是否能够防止未经授权的访问、使用、修改、泄露或破坏，是否能够保护数据的机密性、完整性和可用性。数据的安全性可以从多个方面来实现，如物理安全、网络安全、数据保护等。数据的安全性需要通过数据加密、身份认证、访问控制、备份恢复等方法来强化和保证。
• 数据的时效性指的是数据是否能够及时地获取、处理、更新和传递，是否能够反映最新的变化和状态。数据的时效性可以从多个角度来评估，如实时性、准时性、持续性等。数据的时效性需要通过数据采集频率、处理速度、更新周期、传输延迟等方法来优化和保证。

数据的处理、分析、挖掘、可视化等方法和工具采用先进和智能的技术，能够发现数据中的价值和规律，支持决策和创新，提供清晰和直观的数据展示。

• 数据处理指的是对原始数据进行预处理和后处理，使其符合特定的格式和结构，便于后续的分析和挖掘。数据处理包括数据清洗、转换、集成、规约等步骤。数据处理可以采用先进和智能的技术，如分布式计算、云计算、流计算等，提高处理效率和质量。
• 数据分析指的是对处理后的数据进行统计描述和推断，以了解数据的基本特征和分布情况。数据分析包括描述统计分析、假设检验分析、相关分析等步骤。数据分析可以采用先进和智能的技术，如人工智能、机器学习、深度学习等，提高分析精度和灵活度。
• 数据挖掘指的是对分析后的数据进行知识发现和模式识别，以揭示数据中隐藏的价值和规律。数据挖掘包括分类分析、聚类分析、关联分析等步骤。数据挖掘可以采用先进和智能的技术，如神经网络、支持向量机、决策树等，提高挖掘效果和创新性。
• 数据可视化指的是对挖掘后的数据进行图形化展示和交互操作，以增强数据表达力和易理解性。数据可视化包括图表设计、图形生成、图形呈现等步骤。数据可视化可以采用先进和智能的技术，如虚拟现实、增强现实、可视分析等，提高可视化效果和体验。

数据的应用场景和需求明确且具体，能够制定合理和有效的数据策略，实现数据驱动的生产和业务优化，提高生产效率和质量，降低成本和风险。

• 数据的应用场景指的是数据在实际生产和业务中的使用情况和目的，如数据用于产品设计、市场营销、客户服务、风险管理等方面。数据的应用场景需要明确数据的来源、类型、规模、价值等特点，以及数据的目标用户、使用方式、使用效果等要求。
• 数据的需求指的是数据在应用场景中所要满足的条件和标准，如数据需要具备什么样的质量、完整性、安全性、时效性等属性，以及数据需要支持什么样的处理、分析、挖掘、可视化等方法和工具。数据的需求需要具体化数据的功能性需求和非功能性需求，以及数据的优先级和紧急程度。
• 数据策略指的是数据在应用场景中所要遵循的原则和规划，如数据如何收集、存储、处理、分析、挖掘、可视化等过程，以及数据如何管理、保护、共享、利用等活动。数据策略需要制定数据的目标和愿景，以及数据的行动计划和评估指标。
• 数据驱动指的是数据在应用场景中所起到的作用和影响，如数据如何帮助优化生产流程、提升产品质量、增加市场份额、提高客户满意度、降低运营成本、减少风险损失等方面。数据驱动需要实现数据与生产和业务之间的有效对接和协同，以及数据与决策和创新之间的有效支持和促进。

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