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作者：CSDN
出版社：CSDN《程序员》
ISBN：1111111111117
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工业大数据：架构与应用（1/3） 评分:
郑树泉，上海计算机软件技术开发中心嵌入式工程中心副主任，上海产业技术研究院工程大数据服务创新中心主任，高级工程师。获得4项相关专利，其中含发明专利二项，合作发表相关论文六篇，获得上海科技进步三等奖。研究了德国的工业4.0战略、美国的工业互联网战略及中国制造2025战略，作为“智能工厂通用技术标准试验验证”及“智能制造工业云、大数据标准试验验证”二个标准的专家组成员参与了七个标准的起草工作。提出了工业大数据参考架构。是中国信标委工业大数据工作组“工业大数据白皮书”主要起草人员之一，联合上海市政工程设计院桥梁所联合开发了桥梁健康监测及养护平台等多个工业大数据应用。
上传时间：2019-01 大小：20MB
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2022-06-22随着工业4.0、工业互联网、中国制造2025等词的出现，掀起制造业建设的新一轮的浪潮。近年来随着制造业信息化应用不断的完善，形成大量的数据积累下来，大家也都希望把这些数据进行提炼出来，形成企业自己的数据资产，使之变为企业的生产力。如何来构建企业自己的数据资源中心，以及数据最终应该如果应用？成为了众多企业思考的问题。小编一直从事于制造业IT数据服务建设，运用自己所了解的知识给出一些建议，希望能给大家一些帮助。 我们先来看一下如何来构建企业的大数据平台(数据资源中心)，首先我们要想明白我数据资源中心的架构，由那些模块平台来构成，我大概的整理出来一个架构图供大家参考： 我们以这张图为参考来具体的讲一下数据中心的构建： 1、数据源：也有是所有采集的数据的业务系统。根据业务统的主次，以及对接业务系统的接口预算，咱们可以分期进行业务采集对接。也可以全部应用系统都进行对接。跟据企业现实情况来进行判断。 2、数据的整合平台：也就是对采集好的数据进行清洗的平台，把采集到应用系统的数据进行加工处理（ETL过程）。针对不同的数据有不同的处理方式: Flumen实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发
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