工业大数据课程

简述信息一览：

1、一文读懂工业大数据的脉络工业大数据不同于大数据，具有自己独特的特征。

2、在智能时代的背景下，制造业的智能化升级亟需利用这些工业数据实现从传统制造到智能制造的飞跃。工业大数据的内涵广泛，涵盖从客户需求到产品全生命周期的各个环节，分为设备数据、安环应急数据、运营数据、价值链数据和外部数据五类。工业大数据的特点鲜明，数据量庞大、类型多样、更新快速，且价值密度较低。

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3、大体上是3+3，第一个“3”是指3个层面——企业，企业上面的供应链、产业链和生态链，以及在这上面的行业管理和宏观经济。第二个“3”是指每个企业都有的3个过程——生产，使用，以及发展中的经营效益，所以，“3+3”基本上把工业大数据的脉络圈起来了。

在2023年1月4日举行的第五届“数据资产管理大会”上，发布了备受瞩目的《数据资产管理实践***（0版）》，由中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长魏凯进行解读。这部***作为大数据技术标准推进委员会的系列报告，自2017年起已连续发布六版，成为了国内数据资产管理领域的权威指南。

这不仅是企业提升竞争力的关键，也是推动数据治理向纵深发展的必经之路。杭州玳数科技有限公司（简称袋鼠云）提供了深入的实践洞察，对于更全面理解数据治理行业实践，2023版的***无疑是一个重要的参考资料。对于这份详尽的指南，感兴趣的读者可以通过阅读原文获取更多实用信息。

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中国信通院与腾讯安全联手推出了《2023数据安全治理与实践***》，由腾讯科技（深圳）有限公司和中国信息通信研究院云计算与大数据研究所联手编撰。这份报告以风险为核心，构建了一套全面的数据安全治理体系，涵盖了组织保障、管理流程和技术体系等多个层面。

人工智能（AI）：包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，用于数据分析、智能决策等方面。大数据：涉及处理和分析大规模数据集的技术，包括数据存储、处理、挖掘和可视化等。云计算：通过网络提供计算资源和存储能力，让用户可以根据需要灵活使用计算资源。

数字经济是一种新型的经济模式，它通过大数据的识别、选择、过滤、存储和使用，优化资源配置，推动经济快速发展。这一模式涵盖了大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能、5G通信和新零售、新制造等多个领域，利用数据引导资源再配置，推动生产力发展。

***认为，以云计算、大数据、移动互联网、人工智能等为代表的数字技术，加速了数字普惠金融模式的形成，有助于解决普惠金融“普”“惠”、服务质量和可持续的问题。数字普惠金融是普惠金融发展不可逆转的趋势，将对促进中国金融的“草根化”发挥越来越重要的作用。

数字经济包括通信产业、计算机基础技术产业、软件产业、软硬一体化产业、互联网产业这五大行业。数字经济细分行业梳理及发展趋势数字经济涵盖数字产业化与产业数字化两大要素。

关于大数据时代的质量信息，描述不正确的是数据信息难利用。

信管网参考答案：A【摘要】关于大数据时代的质量信息描述不正确的是什么【提问】关于大数据的描述，不正确的是（）。

关于大数据时代的质量信息，描述不正确的是大数据时代的质量信息不需要经过筛选和验证。在大数据时代，信息爆炸和信息传播的速度加快，但并不意味着所有的信息都是准确和可信的。描述不正确的是认为大数据时代的质量信息不需要经过筛选和验证。

关于大数据时代的质量信息，描述不正确的是数据信息难利用。大数据时代是指在信息技术高速发展的背景下，数据量呈指数级增长并蕴含着巨大价值的时代。在这个时代，我们可以通过收集、存储和分析大规模数据，从中获取深入洞察和准确预测，为决策和创新提供有力支持。在大数据时代，数据扮演着至关重要的角色。

关于大数据时代的质量信息，描述不正确的是：数据信息难利用。在大数据时代，质量信息的获取和利用变得更为便捷，这为企业的质量控制提供了更为强大的支持。首先，大数据技术可以帮助企业更全面地了解产品的质量情况。在传统的质量管理模式下，企业往往只能获取到有限的、局部的质量信息，而在大数据时代。

关于大数据时代的质量信息描述不正确的是数据信息难利用。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

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