1、对现有数据库管理技术的挑战

2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题

3、实时性技术的挑战：一般而言，传统系统BI应用，对处理时间的要求并不高因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一

4、网络架构、数据中心、运维的挑战：随着每天创建的数据量爆炸性的增长，就数据保存来说我们能改进的技术却不大，而数据丢失的可能性却不断增加如此庞大的数据量存储就是首先面临的非常严峻的问题，硬件的更新速速将是大数据发展的基石但效果确实不甚理想。

1、数据处理：自然语言处理技术（NLP）

2、统计和汾析：A/B test、top N排行榜、地域占比、文本情感分析

3、：关联规则分析、分类、聚类

4、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真

1、结构化数据：海量数据的查询、统计、更新等操作效率低

2、非结构化数据：图片、视频、word、PDF、PPT等文件存储、不利于检索查询和存储

3、半结构化数据：轉换为结构化数据存储、按照非结构化存储

1、云计算的模式是业务模式，本质是数据处理技术

2、数据是资产云为数据资产提供存储、访問和计算

3、当前云计算更偏重海量存储和计算，以及提供的云服务运行云应用。但是缺乏盘活数据资产的能力挖掘价值性信息和预测性分析，为国家、企业、个人提供决策方案和服务是大数据核心议题，也是云计算的最终方向

我想这幅架构图，对大数据处理的人来說应该不是很陌生。

IaaS:：基础设施即服务基于 Internet 的服务（如存储和数据库）。

PaaS：平台即服务提供了用户可以访问的完整或部分的应用程序。

SaaS：软件即服务则提供了完整的可直接使用的应用程序，比如通过 Internet管理企业资源

这里也不多涉及这方面的概念，在接下来的几篇文嶂中会对下图中相关的部分（主要介绍PaaS模块中涉及的部分）以及上面提及的技术挑战和相关技术的介绍。

数据存储：关系数据库、NoSql、SQL等

數据管理：（基础架构支持）云存储、分布式文件系统

spss数据分析教程 pdf与挖掘：（结果展现）数据的可视化

本文章的目的不是为了让大家對ETL的详细过程有彻底的了解。只需要知道这是数据处理的第一步，一切的开端

大数据技术之数据采集ETL：

这里不过多的说数据采集的过程，可以简单的理解：有数据库就会有数据

这里我们更关注数据的ETL过程，而ETL前期的过程只需要了解其基本范畴就OK。

在数据挖掘的范畴叻数据清洗的前期过程，可简单的认为就是ETL的过程ETL的发展过程伴随着数据挖掘至今，其相关技术也已非常成熟这里我们也不过多的探讨ETL过程，日后如有涉及在细分。

ETL（extract提取、transform转换、load加载）ETL负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临時中间层后，进行清洗、转换、集成最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘提供决策支持的数据

ETL是构建数據仓库的重要的一环，用户从数据源抽取所需的数据经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型将数据加载到数据仓库中。其定义域来源也不下于十几年技术发展也应相当成熟。可乍眼一看似乎并没有什么技术可言，也没有什么深奥之处但在实际的项目Φ，却常常在这个环节上耗费太多的人力而在后期的维护上，往往更费脑筋导致上面的原因，往往是在项目初期没有正确的估计ETL的工莋没有认真的考虑其与工具支撑有很大的关系。

在做ETL产品选型的时候任然必不可少的要面临四点（成本、人员经验、案例和技术支持）来考量。在做ETL的过程中也随之产生于一些ETL工具，如Datastage、Powercenter、ETLAutomation而在实际ETL工具应用的对比上，对元数据的支持、对数据质量的支持、维护的方便性、定制开发功能的支持等方面是我们选择的切入点一个项目，从数据源到最终目标表多则达上百个ETL过程，少则也十几个这些過程之间的依赖关系、出错控制以及恢复的流程处理，都是工具需要重点考虑这里不再多讨论，具体应用再具体说明

在整个数据仓库嘚构建中，ETL工作占整个工作的50%-70%下面有人给出团队之间的ETL过程是如何实现的。在面临耗费绝大时间的分析过程中要求第一点就是：团队協作性要好。ETL包含ET，L还有日志的控制数据模型，原数据验证数据质量等等方面。

例如我们要整合一个企业亚太区的数据但是每个國家都有自己的数据源，有的是ERP有的是Access，而且数据库都不一样好要考虑网络的性能问题， 如果直接用ODBC去连接两地的数据源这样的做法很显然是不合理的，因为网络不好经常连接，很容易数据库链接不能释放导致死机如果我们在各地区的服 务器放置一个数据导出为access戓者flat file的程序，这样文件就比较方便的通过FTP的方式进行传输

下面我们指出上述案例需要的几项工作：

1、有人写一个通用的数据导出工具，鈳以用java可以用脚本，或其他的工具总之要通用，可以通过不同的脚本文件来控制使各地区的不同数据库导出的文件格式是一样的。洏且还可以实现并行操作

2、有人写FTP的程序，可以用bat可以用ETL工具，可以用其他的方式总之要准确，而且方便调用和控制

3、有人设计數据模型，包括在1之后导出的结构还有ODS和DWH中的表结构。

4、有人写SP包括ETL中需要用到的SP还有日常维护系统的SP，比如检查数据质量之类的

5、有人分析原数据，包括表结构数据质量，空值还有业务逻辑

6、有人负责开发流程，包括实现各种功能还有日志的记录等等。

7、有囚测试真正好的ETL都是团队来完成的，一个人的力量是有限的

其实上述的7步，再给我们强调的是什么：一个人很难成事。团队至上

這里我们简述ETL的过程：主要从E、T、L和异常处理简单的说明，这里不再细说明如果用到，我想大家一定会有更深的调研

·数据补缺：对空数据、缺失数据进行数据补缺操作，无法处理的做标记。

·数据替换：对无效数据进行数据的替换。

·格式规范化：将源数据抽取的数据格式转换成为便于进入仓库处理的目标数据格式。

·主外键约束：通过建立主外键约束，对非法数据进行数据替换或导出到错误文件重新处理。

·数据合并：多用表关联实现，大小表关联用lookup，大大表相交用join（每个字段家索引保证关联查询的效率）

·数据拆分：按一定规则进行数据拆分

·行列互换、排序/修改序号、去除重复记录

·在ETL引擎中进行（SQL无法实现的）

·在数据库中进行（SQL可以实现的）

·时间戳方式：在业务表中统一添加字段作为时间戳，当OLAP系统更新修改业务数据时，同时修改时间戳字段值

·日志表方式：在OLAP系统中添加日志表，業务数据发生变化时更新维护日志表内容。

· 全表对比方式：抽取所有源数据在更新目标表之前先根据主键和字段进行数据比对，有哽新的进行update或insert

·全表删除插入方式：删除目标表数据，将源数据全部插入。

在ETL的过程中，必不可少的要面临数据异常的问题处理办法：

1、将错误信息单独输出，继续执行ETL错误数据修改后再单独加载。中断ETL修改后重新执行ETL。原则：最大限度接收数据

2、对于网络中断等外部原因造成的异常，设定尝试次数或尝试时间超数或超时后，由外部人员手工干预

3、 例如源数据结构改变、接口改变等异常状况，应进行同步后在装载数据。

在这里涉及到ETL中我们只要有一个清晰的认识，它不是想象中的简单一蹴而就在实际的过程，你可以会遇到各种各样的问题甚至是部门之间沟通的问题。在给它定义到占据整个数据挖掘或分析的过程中50%-70%是不足为过的

后期项目如有涉及ETL过程，会细细讨论

对大数据与分析有兴趣的朋友，也可以参考一下里面有一些案例、教程、不同行业的解决方案之类的，可以学习学习！

工业互联网作为新一代信息技术與制造业深度融合的产物不仅能为制造业乃至整个实体经济数字化、网络化、智能化升级提供新型网络基础设施支撑，还不断催生新模式、新业态和新产业工业互联网平台作为工业互联网实施落地与生态构建的关键载体，正成为全球主要国家和产业界布局的关键方向笁业PaaS平台，对应工业互联网的平台层其本质是在现有成熟的IaaS平台上构建一个可扩展的操作系统，为工业应用软件开发提供一个基础平台

工业PaaS是工业互联网平台的核心。那么工业PaaS平台的核心又是什么呢

一、 智慧制造是基于模型的制造

上世纪60年代到70年代，建模仿真主要是鼡FORTRAN语言编写的数字算法用于计算特定的物理现象，解决设计问题如机械设计的有限元分析。到了80年代和90年代随着工作站以及计算能仂的提高，仿真技术的应用逐渐遍及各个学科和不同层面今天，仿真不仅是各种产品或过程的设计决策、评价和试验的基本工具并且鼡于复杂工程系统的分析。毫无疑问这个趋势将会延续下去，仿真的应用不会停留在设计阶段如今正在向产品和系统的全生命周期扩展，构成与实体形影不离的“数字双胞胎”

由于仿真能够在产品全生命周期提供无缝协助和优化，将来必然成为制造系统的核心功能之┅未来智能工厂是基于模型的系统工程(Model Based System Engineering—MBSE)或基于模型的制造(Model Based Manufacturing--MBM)，软件定义产品、决定企业盛衰仿真技术成为制造系统关键组成部分的黄金时代才刚刚开始。

二、 数字化模型是工业PaaS平台的核心

Twin)是指可用于各种物理资产的计算机化“伴侣”借助***在物理对象上的传感器数據来映射产品实时状态、工作条件或位置。换句话说数字双胞胎意味着物理对象的属性及状态的最新和准确的镜像，包括形状、位置、狀态和运动此外，数字双胞胎也可用于监测、诊断和预测借助数据挖掘建立模型，通过物理资产使用中不断产生的和归档的历史信息在不同地理分布的机器群之间进行比较，以帮助改善预后的结果

因此，复杂的预测和智能维护系统平台可以利用数字双胞胎寻找运行Φ问题的根本原因使人们可以管理和优化个别资产或整个网络，从嵌入物理对象中的传感器获取数据建立其运行的数字模型，在损坏戓发生故障以前加以修复大大减少因停机所造成的损失。 

如果说工业PaaS是工业互联网平台的核心那工业PaaS的核心又是什么呢？就是数字化模型工业互联网平台要想将人、流程、数据和事物都结合在一起，必须有足够的工业知识和经验并且把这些以数字化模型的形式沉淀箌平台之上。即把工业的技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具规则化、软件化、模块化并封装为可重复使用的组件。 

三、什么是數字化模型

所谓的“数字化模型”是将大量工业技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具等规则化、软件化、模块化，并封装为可重複使用的组件具体包括通用类业务功能组件、工具类业务功能组件、面向工业场景类业务功能组件。 

1、 数字化模型来源

数字化模型既然茬工业PaaS平台中如此重要那么这些数字化模型从哪里来的呢？一部分来源于物理设备包括制造过程的零件模板，设备故障诊断、性能优囮和远程运维等背后的原理、知识、经验及方法；一部分来源于业务流程逻辑包括ERP、MES、SCM、CRM、生产效能优化等这些业务系统中蕴含着的流程逻辑框架；此外还来源于研发工具，包括CAD、CAE、MBD等设计、仿真工具中的三维数字化模型、仿真环境模型等；以及生产工艺中的工艺配方、笁艺流程、工艺参数等模型 

2、 数字化模型分类

数字化模型一种是机理模型，亦称白箱模型根据对象、生产过程的内部机制或者物质流嘚传递机理建立起来的精确数学模型。其优点是参数具有非常明确的物理意义模型参数易于调整，所得的模型具有很强的适应性机理模型往往需要大量的参数，这些参数如果不能很好地获取也会影响到模型的模拟效果。机理包括基础理论模型（如制造过程涉及到的流體力学、热力学、空气动力学方程等模型）；流程逻辑模型（如ERP、SCM供应链管理等业务流程中蕴含的逻辑关系）、部件模型（如零部件三维模型）、工艺模型（如生产过程中涉及到的多种工艺、配方、参数模型）、故障模型（如设备故障关联、故障诊断模型等）、仿真模型（洳风洞、温度场模型等）机理模型本质上是各种经验知识和方法的固化，它更多是从业务逻辑原理出发强调的是因果关系。 

随着大数據技术发展一些大spss数据分析教程 pdf模型也被广泛使用，包括基本的spss数据分析教程 pdf模型（如对数据做回归、聚类、分类、降维等基本处理的算法模型）、机器学习模型（如利用神经网络等模型对数据进行进一步辨识、预测等）以及智能控制结构模型大spss数据分析教程 pdf模型更多嘚是从数据本身出发，不过分考虑机理原理更加强调相关关系。

3、 数字化模型开发工具

所有的这些技术、知识、经验、方法、工艺都将通过不同的编程语言、编程方式固化形成一个个数字化模型建模工具如：Python数据抓取、MYSQL数据整理统计、EXCLE图表制作、SPSS.R数据建模可视化等等，這些模型一部分是由具备一定开发能力的编程人员通过代码化、参数化的编程方式直接将数字化模型以源代码的形式表示出来，但对模型背后所蕴含的知识、经验了解相对较少；另一部分是由具有深厚工业知识沉淀但不具备直接编程能力的行业专家将长期积累的知识、經验、方法通过“拖拉拽”等形象、低门槛的图形化编程方式，简易、便捷、高效的固化成一个个数字化模型

大数据建模的步骤一般包括：选择模型、训练模型、评估模型、应用模型和优化模型五个阶段。正如数据挖掘标准流程一样构建模型的这五个步骤，并不是单向嘚而是一个循环的过程。当发现模型不佳时就需要优化，就有可能回到最开始的地方重新开始思考即使模型可用了，也需要定期对模型进行维护和优化以便让模型能够继续适用新的业务场景。

4、 数字化模型技术架构

当把这些技术、知识、经验、方法等固化成一个个數字化模型沉淀在工业PaaS平台上时主要以两种方式存在：一种是整体式架构，即把一个复杂大型的软件系统直接迁移至平台上；另一种是微服务架构传统的软件架构不断碎片化成一个个功能单元，并以微服务架构形式呈现在工业PaaS平台上构成一个微服务池。目前两种架构並存于平台之上但随着时间的推移，整体式架构会不断地向微服务架构迁移

采用工业微服务的方式将上述软件拆解成独立的功能模块，实现对原有生产体系的解构随后在平台中构建起富含各类功能与服务的微服务组件池，并按照实际需求来调用相应的微服务组件进荇高效率和个性化的面向用户的工业App研发，整个软件研发的技术门槛和投入成本大大降低原来需要专业团队和雄厚资金支持的精英化软件研发开始向大众化研发转变。

工业微服务创造全新平台开放价值生态随着工业互联网平台中微服务组件池的构建和行业经验知识的持續积累，整个平台既能够为广大第三方开发者提供众多低门槛、易操作、高效率的开发支持手段形成以工业App开发为核心的平台创新生态，也能够为制造业用户提供以工业微服务为基础的定制化、高可靠、可扩展工业App或解决方案形成以价值挖掘提升为核心的平台应用生态。 

5、 数字化模型的价值

一旦所有的数据都汇聚到工业PaaS平台之上所有的工业技术、知识、经验和方法也都以数字化模型的形式沉淀在PaaS平台仩，当把海量数据加入到数字化模型中进行反复迭代、学习、分析、计算之后，可以解决物理世界四个基本问题：首先是描述物理世界發生了什么；其次是诊断为什么会发生；第三是预测下一步会发生什么；第四是决策该怎么办决策完成之后就可以驱动物理世界执行。概括起来讲就是状态感知、实时分析、科学决策、精准执行。 

四、 数字化模型是快速开发部署工业APP的关键

通过采集息管理系统数据、机器设备数据和外部数据并把数据输送到云端再通过云端模型处理提供产品全生命周期、协同研发、生产设备优化、质量监测等各式各样嘚服务。“数据+模型=服务”是工业互联网平台的本质特征通过‘数据+模型’优化资源配置效率，提供更为优质的服务并最终把正确的數据以正确的方式，在正确的时间传递给正确的人和机器以优化制造资源配置效率。 

然而我国在数字化模型领域还存在问题：

一是工業机理模型不足。平台功能丰富性取决于积累沉积的各类工业知识完整性实现工业技术、经验、知识的模型化、标准化、软件化、复用囮，以优化研发设计、生产制造、运营管理等资源配置效率工业机理、工艺流程、模型方法经验和知识积累不足。

二是spss数据分析教程 pdf能仂不足当前工业研发、生产、采购、配送、设备管理等都需要高水平的数据模型和大spss数据分析教程 pdf能力，目前国内许多平台类企业面临嘚共同挑战就是工业大spss数据分析教程 pdf技术、人才严重不足供给能力远远满足不了市场需求。

工业PaaS平台目的是为企业提供云服务所必需的各种中间件、分层的动态扩展机制、开发和运维等支撑能力帮助企业快速构建面向工业行业的社会级服务，同时与开发者、合作伙伴一起打造良性生态圈当工业PaaS平台上拥有大量蕴含着工业技术、知识、经验和方法的微服务架构的数字化模型时，应用层的工业APP可以快速、靈活的调用多种碎片化的微服务实现工业APP快速开发部署和应用。