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工業(yè)大數(shù)據(jù)包括數(shù)據(jù)集成與清洗、存儲與管理、分析與挖掘、標準與質量體系、大數(shù)據(jù)可視化，以及安全技術等六方面關鍵技術。

（1）大數(shù)據(jù)集成與清洗技術

大數(shù)據(jù)集成是把不同來源、格式、特點性質的數(shù)據(jù)進行有機集中，這種集中包括在邏輯與物理兩種形式。大數(shù)據(jù)清洗是將在平臺集中的數(shù)據(jù)進行重新審查和校驗，發(fā)現(xiàn)和糾正可識別的錯誤，處理無效值和缺失值，從而得到干凈、一致的數(shù)據(jù)。

技術特點包括：能夠清洗海量實時數(shù)據(jù)；能夠實現(xiàn)異構數(shù)據(jù)類型集成，包括傳感數(shù)據(jù)等輕量結構化數(shù)據(jù)以及監(jiān)控視頻、圖片等非結構化數(shù)據(jù)。

（2）大數(shù)據(jù)存儲與管理技術

采用分布式存儲、云存儲等技術將數(shù)據(jù)進行經濟、安全、可靠的存儲管理，確定數(shù)據(jù)優(yōu)先級，并采用高吞吐量數(shù)據(jù)庫技術和非結構化訪問技術支持云系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的高效快速訪問。

技術特點包括：能夠實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)分布式存儲；為保證實時制造決策與工控指令反饋，需要對各類存儲數(shù)據(jù)快速訪問。

（3）大數(shù)據(jù)分析挖掘技術

從海量、不完全、模糊及隨機的大型數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱含在其中有價值的、潛在有用的信息和知識。

技術特點包括：應用目標導向，工業(yè)大數(shù)據(jù)應用目標廣泛，需深度結合應用目標進行特征算法設計；需要建立云制造應用的定量解析或人工智能分析模型。

（4）大數(shù)據(jù)可視化技術

利用包括二維綜合報表、VR/AR等計算機圖形圖像處理技術和可視化展示技術，將數(shù)據(jù)轉換成圖形、圖像并顯示在屏幕上，使得枯燥、抽象的數(shù)據(jù)變得直觀且易于理解，并通過交互處理實現(xiàn)基于可視化數(shù)據(jù)的分析、交流和決策支持。

技術特點包括：能夠綜合處理顯示多維度數(shù)據(jù)；能夠支撐制造或企業(yè)經營管理決策者基于視覺的交互。

（5）大數(shù)據(jù)標準與質量體系技術

包括了工業(yè)互聯(lián)網中大數(shù)據(jù)通用技術、平臺、產品、行業(yè)、安全等方面的標準與規(guī)范，涉及數(shù)據(jù)規(guī)范、標準、控制、監(jiān)督等技術。

技術特點包括：多類型標準需求迫切；交換和交易過程為導向，標準與質量體系聚焦于跨領域數(shù)據(jù)交換集成和應用數(shù)據(jù)交易。

（6）大數(shù)據(jù)安全技術

涉及大數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲、挖掘、發(fā)布及應用等安全，以及用戶管控、數(shù)據(jù)溯源、隱私數(shù)據(jù)保護及安全態(tài)勢感知等。

技術特點包括：隱私保護要求高、難度大、關聯(lián)性強；能夠進行數(shù)據(jù)產生及應用過程的追溯與保護。