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

制造業(yè)整個價值鏈、制造業(yè)產品的整個生命周期，都涉及到非常多的數(shù)據(jù)，比如產品數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)、價值鏈數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)等等，種類繁多，這些數(shù)據(jù)將會為企業(yè)帶來非常多的價值。

一、大數(shù)據(jù)平臺在智能制造中的作用

1. 實現(xiàn)由業(yè)務流程驅動轉變?yōu)閿?shù)據(jù)驅動

企業(yè)的信息化建設實現(xiàn)了業(yè)務流程數(shù)字化，也成功使企業(yè)的組織管理形式從初級階段的依靠KPI考核的職能型組織，轉變?yōu)橹屑夒A段的流程驅動的流程型組織，現(xiàn)在迫切需要轉變?yōu)楦呒夒A段的數(shù)據(jù)驅動型組織。

2. 從數(shù)據(jù)資產中重新挖掘價值

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

3. 實現(xiàn)知過往，知現(xiàn)在，知未來

通過海量歷史數(shù)據(jù)的推移展示，實現(xiàn)【知過往】。

通過各個維度KPI的標準和達成情況，實現(xiàn)【知現(xiàn)在】。

通過數(shù)據(jù)分析，趨勢預測，實現(xiàn)【知未來】。

二、 大數(shù)據(jù)平臺概覽

1. 大數(shù)據(jù)平臺的組成

大數(shù)據(jù)平臺主要由5部分組成：

第一部分，數(shù)據(jù)來源層，數(shù)據(jù)可以來自于數(shù)據(jù)庫（結構化數(shù)據(jù)），文件日志（半結構化數(shù)據(jù)），視頻、圖片（非結構化數(shù)據(jù)）。

第二部分，數(shù)據(jù)傳輸層、存儲層、計算層，擁有消息隊列等數(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)存儲能力，批處理、實時流處理能力，并行計算、內存計算能力。

第三部分，任務調度層，進行實時調度監(jiān)控，調度預警，可進行調度策略配置，依賴關系分析，調度日志管理。

第四部分，業(yè)務模型層，進行業(yè)務建模、業(yè)務應用、數(shù)據(jù)可視化展示。

第五部分，數(shù)據(jù)運營管控、一體化監(jiān)控。

2. 大數(shù)據(jù)平臺的主要技術（這里主要介紹開源技術）

實時數(shù)據(jù)處理技術Kafka

批量抽取技術SQOOP

日志類型數(shù)據(jù)處理技術Logstash

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

批處理、流處理引擎Mapreduce, Spark,

SQL引擎Hive/Impala/Presto

資源調度YARN

數(shù)據(jù)安全Sentry

分布式文件系統(tǒng)HDFS

分布式關系數(shù)據(jù)KUDU

搜索引擎Elastic Search

數(shù)據(jù)集市TiDB

三、 應該如何建設大數(shù)據(jù)平臺

1. 大數(shù)據(jù)平臺的建設應立足于業(yè)務主題

企業(yè)的業(yè)務主題包括采購、銷售、制造、庫存、物流、財務、人力資源等，大數(shù)據(jù)平臺的建設應考慮到所有的主題。

2. 大數(shù)據(jù)平臺建設應考慮通用性

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

3. 整體規(guī)劃，分步實施

先建設原型，再豐滿實例；先塑造最迫切的主題，再追加到所有的主題。

四、 企業(yè)應該如何利用好大數(shù)據(jù)平臺

1. 明確要解決的業(yè)務主題

2. 明確每個業(yè)務主題的指標標準，以及指標偏離需要采取的改善措施

3. 確保指標計算所需的元數(shù)據(jù)的可獲取性及準確性