20、工业4.0中的大数据分析：机遇与挑战

工业4.0中的大数据分析：机遇与挑战

1. 大数据分析中的关键考量

在大数据的应用中，有诸多方面需要重点关注。首先是跨境数据管理以及网络安全相关的IT问题。在大数据推广过程中，必须解决网络安全相关的IT问题。需要专门的软件工具和平台来检测和抵御系统的网络攻击。为了减少系统在遭受网络攻击后做出反应和重置所需的时间，IT部门与其他部门在管理和协作方面需要做出大量调整。

数字化通过数字孪生、可穿戴计算、人工智能、区块链和机器人技术等得以体现。通过应用这些技术，能够实现集成化运营。

2. 大数据的计算方面

实时或近实时使用是大数据分析的一个重要概念。决策的价值可能取决于做出决策所需的时间，例如在金融交易流中的欺诈检测或推荐系统中，接受或拒绝决策的情况。“实时”指的是按照业务速度进行数据处理。对于检测欺诈的金融机构来说，实时意味着毫秒级；对于进行点击流分析的零售公司来说，实时意味着秒级。

数据处理有批处理和实时处理两种模式：
- 批处理 ：一般来说，高延迟是批处理应用的基本特征。批处理还有一些细分类型，如小批量处理，它提供适度的延迟。
- 实时处理 ：低延迟是实时应用的特征。实时系统为了保持低延迟，在数据到达时就进行处理，不一定将其写入数据库。流处理是一种流行的高容量实时应用类型。不过，实施实时解决方案会带来复杂性和成本增加的问题。

下面用表格展示批处理和实时处理的特点对比：
| 处理模式 | 延迟特点 | 数据处理方式 | 典型应用 |
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