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大數據時代，隨著互聯網、物聯網、云計算、云技術、智能終端等信息技術的迅猛發展，在影響著人們生活的同時，也無時不改變著制造業企業的運作模式。幾乎所有行業所擁有的數據都在增長，這也成為大家共同面臨的挑戰和機遇，制造業自然也不例外。

制造業整個價值鏈、制造業產品的整個生命周期，都涉及到非常多的數據，比如產品數據、運營數據、價值鏈數據、外部數據等等，種類繁多，這些數據將會為企業帶來非常多的價值。

一、大數據平臺在智能制造中的作用

1. 實現由業務流程驅動轉變為數據驅動

企業的信息化建設實現了業務流程數字化，也成功使企業的組織管理形式從初級階段的依靠KPI考核的職能型組織，轉變為中級階段的流程驅動的流程型組織，現在迫切需要轉變為高級階段的數據驅動型組織。

2. 從數據資產中重新挖掘價值

企業多年的信息化建設積累了大量的數據，數據被視為資產越來越受到重視，從海量數據中發現與挖掘價值已成為共識。

3. 實現知過往，知現在，知未來

通過海量歷史數據的推移展示，實現【知過往】。

通過各個維度KPI的標準和達成情況，實現【知現在】。

通過數據分析，趨勢預測，實現【知未來】。

二、 大數據平臺概覽

1. 大數據平臺的組成

大數據平臺主要由5部分組成：

第一部分，數據來源層，數據可以來自于數據庫（結構化數據），文件日志（半結構化數據），視頻、圖片（非結構化數據）。

第二部分，數據傳輸層、存儲層、計算層，擁有消息隊列等數據傳輸手段，數據清洗、抽取和建模能力，海量數據存儲能力，批處理、實時流處理能力，并行計算、內存計算能力。

第三部分，任務調度層，進行實時調度監控，調度預警，可進行調度策略配置，依賴關系分析，調度日志管理。

第四部分，業務模型層，進行業務建模、業務應用、數據可視化展示。

第五部分，數據運營管控、一體化監控。

2. 大數據平臺的主要技術（這里主要介紹開源技術）

實時數據處理技術Kafka

批量抽取技術SQOOP

日志類型數據處理技術Logstash

流式數據處理技術Spark Streaming, Stream Sets

批處理、流處理引擎Mapreduce, Spark,

SQL引擎Hive/Impala/Presto

資源調度YARN

數據安全Sentry

分布式文件系統HDFS

分布式關系數據KUDU

搜索引擎Elastic Search

數據集市TiDB

三、 應該如何建設大數據平臺

1. 大數據平臺的建設應立足于業務主題

企業的業務主題包括采購、銷售、制造、庫存、物流、財務、人力資源等，大數據平臺的建設應考慮到所有的主題。

2. 大數據平臺建設應考慮通用性

鑒于大數據平臺的建設周期和資源，需要考慮其通用性，不僅包括不同主題之間的復用性，而且包括平臺建成后可以推廣至不同企業的通用性。

3. 整體規劃，分步實施

先建設原型，再豐滿實例；先塑造最迫切的主題，再追加到所有的主題。

四、 企業應該如何利用好大數據平臺

1. 明確要解決的業務主題

2. 明確每個業務主題的指標標準，以及指標偏離需要采取的改善措施

3. 確保指標計算所需的元數據的可獲取性及準確性