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大數(shù)據(jù)時(shí)代，隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、云技術(shù)、智能終端等信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，在影響著人們生活的同時(shí)，也無(wú)時(shí)不改變著制造業(yè)企業(yè)的運(yùn)作模式。幾乎所有行業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)都在增長(zhǎng)，這也成為大家共同面臨的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，制造業(yè)自然也不例外。

制造業(yè)整個(gè)價(jià)值鏈、制造業(yè)產(chǎn)品的整個(gè)生命周期，都涉及到非常多的數(shù)據(jù)，比如產(chǎn)品數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、價(jià)值鏈數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)等等，種類繁多，這些數(shù)據(jù)將會(huì)為企業(yè)帶來(lái)非常多的價(jià)值。

一、大數(shù)據(jù)平臺(tái)在智能制造中的作用

1. 實(shí)現(xiàn)由業(yè)務(wù)流程驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

企業(yè)的信息化建設(shè)實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)流程數(shù)字化，也成功使企業(yè)的組織管理形式從初級(jí)階段的依靠KPI考核的職能型組織，轉(zhuǎn)變?yōu)橹屑?jí)階段的流程驅(qū)動(dòng)的流程型組織，現(xiàn)在迫切需要轉(zhuǎn)變?yōu)楦呒?jí)階段的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型組織。

2. 從數(shù)據(jù)資產(chǎn)中重新挖掘價(jià)值

企業(yè)多年的信息化建設(shè)積累了大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)被視為資產(chǎn)越來(lái)越受到重視，從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)與挖掘價(jià)值已成為共識(shí)。

3. 實(shí)現(xiàn)知過(guò)往，知現(xiàn)在，知未來(lái)

通過(guò)海量歷史數(shù)據(jù)的推移展示，實(shí)現(xiàn)【知過(guò)往】。

通過(guò)各個(gè)維度KPI的標(biāo)準(zhǔn)和達(dá)成情況，實(shí)現(xiàn)【知現(xiàn)在】。

通過(guò)數(shù)據(jù)分析，趨勢(shì)預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)【知未來(lái)】。

二、 大數(shù)據(jù)平臺(tái)概覽

1. 大數(shù)據(jù)平臺(tái)的組成

大數(shù)據(jù)平臺(tái)主要由5部分組成：

第一部分，數(shù)據(jù)來(lái)源層，數(shù)據(jù)可以來(lái)自于數(shù)據(jù)庫(kù)（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)），文件日志（半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)），視頻、圖片（非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）。

第二部分，數(shù)據(jù)傳輸層、存儲(chǔ)層、計(jì)算層，擁有消息隊(duì)列等數(shù)據(jù)傳輸手段，數(shù)據(jù)清洗、抽取和建模能力，海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，批處理、實(shí)時(shí)流處理能力，并行計(jì)算、內(nèi)存計(jì)算能力。

第三部分，任務(wù)調(diào)度層，進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)度監(jiān)控，調(diào)度預(yù)警，可進(jìn)行調(diào)度策略配置，依賴關(guān)系分析，調(diào)度日志管理。

第四部分，業(yè)務(wù)模型層，進(jìn)行業(yè)務(wù)建模、業(yè)務(wù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)可視化展示。

第五部分，數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)管控、一體化監(jiān)控。

2. 大數(shù)據(jù)平臺(tái)的主要技術(shù)（這里主要介紹開(kāi)源技術(shù)）

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)Kafka

批量抽取技術(shù)SQOOP

日志類型數(shù)據(jù)處理技術(shù)Logstash

流式數(shù)據(jù)處理技術(shù)Spark Streaming, Stream Sets

批處理、流處理引擎Mapreduce, Spark,

SQL引擎Hive/Impala/Presto

資源調(diào)度YARN

數(shù)據(jù)安全Sentry

分布式文件系統(tǒng)HDFS

分布式關(guān)系數(shù)據(jù)KUDU

搜索引擎Elastic Search

數(shù)據(jù)集市TiDB

三、 應(yīng)該如何建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)

1. 大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)應(yīng)立足于業(yè)務(wù)主題

企業(yè)的業(yè)務(wù)主題包括采購(gòu)、銷售、制造、庫(kù)存、物流、財(cái)務(wù)、人力資源等，大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)應(yīng)考慮到所有的主題。

2. 大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)應(yīng)考慮通用性

鑒于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)周期和資源，需要考慮其通用性，不僅包括不同主題之間的復(fù)用性，而且包括平臺(tái)建成后可以推廣至不同企業(yè)的通用性。

3. 整體規(guī)劃，分步實(shí)施

先建設(shè)原型，再豐滿實(shí)例；先塑造最迫切的主題，再追加到所有的主題。

四、 企業(yè)應(yīng)該如何利用好大數(shù)據(jù)平臺(tái)

1. 明確要解決的業(yè)務(wù)主題

2. 明確每個(gè)業(yè)務(wù)主題的指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)，以及指標(biāo)偏離需要采取的改善措施

3. 確保指標(biāo)計(jì)算所需的元數(shù)據(jù)的可獲取性及準(zhǔn)確性