做工业大数据，规划很重要，落地更重要。那么，一线的数据分析师怎么说？

“我的一个感受是，做数据分析是非常之难的。为什么难？因为每天与各种各样的假象做斗争。”宝钢中央研究院首席研究员，教授级高工郭朝晖说。

在日前的“工业大数据的特点，方法与价值创造”的分享会上，郭朝晖指出，数据质量不高，成为工业大数据发挥价值的瓶颈。

郭朝晖于1997年加盟宝钢，长期从事信息，模型，自动控制，大数据等领域的技术研发工作，在企业一线积累了宝贵的经验。

他表示，工业大数据能否真正落地，取决于能否创造经济价值。要体现价值，必须找到合适的场景。而价值的持续创造，必须与日常的生产或管理流程相结合。为此，必须理解工业大数据的特殊要求，那就是可靠性。

可靠：工业的基本要求

工业数据分析的项目常常不了了之、虎头蛇尾。为什么呢？

业界在谈到数据应用的时候，往往是在说它好的一面，比如说数据中有信息，数据中有知识，数据是有用的；但是，业界往往会忽略其另外一面，比如说数据有假的，有错的，有偏差很大的，有暂时性的。

特别地，人们对分析结果有一个基本的要求：可靠。可靠性要求和使用价值往往是硬币的两面：如果价值很大，则往往对分析结果的可靠性要求很高；反之，对可靠性要求不高的分析，价值也不会很大。如果正确的分析结果能够带来很大的效益，错误的分析结果往往也会带来巨大的损失。

工业大数据分析结果的可靠性成为重中之重。然而，当前无论是从数据质量层面，亦或是在分析理论层面，工业大数据均面临挑战。

在工业过程中，数据质量差是种常态。在传统的分析理论，同样面临挑战。

场景一：钢铁的成分和工艺怎么提升炼钢的性能，这个模型的建立非常重要，这是钢铁工业60多年来的一个梦想。但是在建模的过程中，分析师会发现模型的精度总是提不高，不同的人会得出完全不同的模型。

是否存在精确的模型？郭朝晖的结论是：不可能的。因为数据的误差制约了模型的精度。

在实践中，郭朝晖发现，如果自变量存在显著误差，用误差最小化的优化方法，可能都存在分析结果与真实性的偏离的问题。这对传统建模理论是一个极大的冲击。

场景二：相关性与因果性。比如，A钢种，很少发生缺陷，所以不对其进行检验，B钢种容易发生缺陷，必须经常进行检验；导致的结果却是，A钢种缺陷率高，B钢种缺陷率低。

长期以来，在工业过程中，工程师往往采用前馈、反馈的手段，构成一个复杂的人造系统。所以常常有这样的现象（几乎是必然会发生的）：某一个变量如果有重大影响，权重极高，分析师一定会想方设法降低其影响力。

这说明，从工业大数据中淘金，相关性分析可能是不够的。

回归分析与相关性分析，都存在某种程度的失效，工业大数据还能怎么玩？

工业条件往往不高，导致分析师不能提出不现实的数据的要求；分析的误差也比较大，因为过程中看不见的原因有很多……这都是造成最后的分析结果似是而非，不了了之。

怎么办？

提高数据质量 采用合理的分析方法

可靠性是工业大数据的灵魂，这与商务大数据（包括互联网大数据）具有本质的不同。那么，怎么提高工业大数据的可靠性？数据质量和分析方法（思路），成为两大关键，而组织好数据是基础。

郭朝晖表示，在思维上，要认识到工业大数据要求数据的完整性与真实性，包括存储数据时的真实性，组织数据时的结构化，分析数据时的预处理。

如果在开始时，数据没有进行很好的组织，到最后肯定是分析不出结果的。因此，要想把工业大数据用好，在分析阶段，在组织数据和收集数据时，就该想到数据是干什么用的，否则很有可能收集到的数据是不能用的。

“首先是为人的分析创造条件，然后才能有自动化的分析。”郭朝晖说。

2013年3月，IBM公司在发布的《分析：大数据在现实世界中的作用》白皮书中，对大数据的4V理论进行了修改，把其中的商业价值（Value）修改为Veracity（真实性）。IBM认为，“前3个V涵盖了大数据本身的关键属性，但真实性是当前企业亟需考虑的重要维度，将促使他们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值。”

据介绍，对于真实性，宝钢老专家王洪水认为，真实性首先是数据的完整性，数据之间的联系要尽可能完整地记录下来。而郭朝晖认为，我们不仅要知道数据是什么，还要知道数据是怎么来的。有时候，这比数据本身更重要，是分析问题的关键所在。

一个完整性，不仅仅包含过程本身、对象本身的完整性，还要包含数据本身的逻辑的完整性。这样，在使用的时候，才能不被假象所误导。事实上，“做数据分析的，本身就是不断地与假象做斗争。”

有专家认为，数据分析无非有两种方法，一种是先对数据的分布做出某种假设，结论的正确性依赖于假设的正确性；另外一种不作出假设，直接根据数据之间的关联得出结论。所有的方法，离不开这两种。如果第一种方法的前提可行，结论一定是可靠的。但现实问题却是：数据分布往往不能满足某些分析方法的要求。

郭朝晖认为，为此要把分析的重点转到幕后去，也就是在原始数据的基础上，通过人工分析来选定数据和创造条件，从而得到一个可靠的统计的办法。

“绝对可靠是不存在的。我们只能得到相对的可靠。如果从多个维度去论证其合理性，并且没有明显的反例，我们或许就可以认可这个结论。”

从数据到数据的方法就像是坐井观天：因为我们不知道数据产生背后的原因。同时，工业界的数据往往是多维度的，如果仅仅想从数据本身证明某个结论，数据量往往是不够的。

“一定要把知识和机理融合进去，当这两者同时满足时，才有可能得到一个可靠的结果。”

合适的场景决定了工业大数据的价值

在现实中，往往先进的东西不实用，实用的东西往往不先进；对于新技术，只有运用于经济活动并取得经济成功才算是创新；同理，只有创造价值，工业大数据才有生命力，才能真正在企业落地。

郭朝晖认为，一个技术的价值，取决于用户怎么看待它。大数据能不能落地，关键的问题，是能不能找到合适的场景，而不是技术本身的先进性；不仅如此，还要看投入产出比是否合适。

场景一：GE是用工业互联网获得大数据、降低维修成本，提高可靠度。由于航空发动机的维修成本很高，对可靠性的要求也非常高。因此，如果能通过大数据分析，找到恰当的知识，就可以复制到成千上万个发动机产品上，能降低成本，提高可靠度。

场景二：河南省有一个小工厂，基本上没有操作工。他们把每个环节的数据及时存储起来。出了什么问题，怎么出的问题，哪个环节有问题，都能溯源。

所以：1.GE的想法非常好，可并不见得适用于每个企业，因为投入产出比太高。2.高质量、无人化的场景之下，数据非常重要。

结论：数据是否有用，关键在于用户是否对高质量的产品有很高的追求。如果有，那么数据的价值自然会被带动；反之，当企业对质量不关注，再好的数据也是没有用的。

场景三：上海宝山某豆腐工厂，员工有1000多人，但是豆腐质量不好，工人的操作水平无法得知。最后，豆腐厂老板在工厂里安装了摄像头，于是产品质量马上变好了。

所以：虽然工厂领导并没有看监控，但无疑摄像头起到了威慑的作用。

结论：中国的经济起步于农业经济，工业化还不成熟，人的规范性、职业道德各个方面有待提高，不具备精益求精的精神。所以，用大数据提高管理水平是重要的应用场景。

郭朝晖建议：能不能通过大数据，把每一个生产流程记录下来，然后让研发，采购，销售，设备维护，都很规范地运行，当出现违规时，就用一个算法进行示警？

“在某些传统企业，管理漏洞导致的浪费可能大于总利润。大数据记录可以看作一种抽象的‘录像’，对提高管理水平的价值是很大的，或许适合很多中国企业。”他表示。

工业大数据是对生产、研发、服务过程的痕迹的数字化记录，其目的是建立以数据说话的基础，它常常是对数据资源的二次利用，是通过间接的途径创造价值。因此，只有将大数据的功能和业务流程绑定，才能持续地创造价值。

“我认为工业大数据的主要价值，或许不在于发现规律性的知识，而在于提炼出有用的信息。用这些信息驱动软件化、模型化的知识，可以智能化地解决管理问题。”郭朝晖如是说。