企业如何实现对工业大数据的预处理？

数据分析，包括大数据分析，在企业的业务中，特别是在传统的商务行业，已有多年的应用实践，在消费者市场的营销中已成了必不可缺的技术。随着工业互联网和智能制造的兴起和发展，工业大数据技术也越来越受到各方关注。在“中国制造2025”的技术路线图中，工业大数据是作为重要突破点来规划的，而在未来的十年，以数据为核心构建的智能化体系会成为支撑智能制造和工业互联网的核心动力。

对制造企业而言，不论是新实施的系统还是老旧系统，要实施大数据分析平台，就需要先弄明白自己到底需要采集哪些数据。因为考虑到数据的采集难度和成本，大数据分析平台并不是对企业所有的数据都进行采集，而是相关的、有直接或者间接联系的数据，企业要知道哪些数据是对于战略性的决策或者一些细节决策有帮助的，分析出来的数据结果是有价值的。

比如企业只是想了解产线设备的运行状态，这时候就只需要对影响产线设备性能的关键参数进行采集。

再比如，在产品售后服务环节，企业需要了解产品使用状态、购买群体等信息，这些数据对支撑新产品的研发和市场的预测都有着非常重要的价值。

因此，建议企业在进行大数据分析规划的时候针对一个项目的目标进行精确的分析，比较容易满足业务的目标。明确目标以后，就要着手开始搜集数据并进行预处理了。本期格物汇将跟大家介绍，企业如何实现对工业大数据的预处理。

 数据采集 

首先我们看看数据是如何获取的，在现实生活中，我们所面对的问题，往往都是抽象复杂的。我们来看如下两个例子：

如何提升产品的良率？

可能这是制造业最为普遍的一个问题，如果我们要分析解决这个问题，常常就会问到：什么产品？有多少条产线在生成？经过了哪些机台？影响产品良率的因素有哪些？我们可能会提出很多很多这样的问题，解决这些问题需要对相关业务知识非常了解，尽可能多的找出与问题有关的数据。

如何进行人脸识别？

这问题更加复杂一些，虽然我们每个人的大脑每天都在做人脸识别，但是大脑如何工作的却异常难懂。我们可能需要做很多科研工作，去挖掘到底哪些数据会影响到人脸识别的正确率。如果这些数据本身没有，很可能还需要进行测量采集，比如两眼之间的距离，嘴的宽度和长度等等。当然，我们还会评估采集的成本，并对这些数据有效性进行评估，验证我们的成本是否值得去花费精力测量。