大數(shù)據(jù)技術(shù)在裝備經(jīng)濟(jì)分析領(lǐng)域應(yīng)用初探

姜?jiǎng)? 劉昊霖

[摘 要] 當(dāng)前，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及帶來無數(shù)新的機(jī)會(huì)和新的可能，在相關(guān)領(lǐng)域產(chǎn)生了新的突破和新的業(yè)態(tài)。裝備經(jīng)濟(jì)分析以預(yù)測(cè)和評(píng)估裝備發(fā)展壽命周期費(fèi)用為目標(biāo)，數(shù)據(jù)是核心資源，數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用技術(shù)是前沿探索方向。文章通過分析大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀，結(jié)合裝備經(jīng)濟(jì)分析的需求和數(shù)據(jù)現(xiàn)狀，初步探討了在該領(lǐng)域應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的可行性，為尋求前沿技術(shù)突破和應(yīng)用提出了有關(guān)建議。

[關(guān)鍵詞] 大數(shù)據(jù)技術(shù)；裝備；經(jīng)濟(jì)分析；應(yīng)用

中圖分類號(hào)：F49 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

武器裝備的研制生產(chǎn)涉及到國(guó)民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域，隨著軍費(fèi)投入規(guī)模的大幅增長(zhǎng)，我國(guó)武器裝備實(shí)現(xiàn)了成體系的大規(guī)模發(fā)展，產(chǎn)生了海量的與經(jīng)濟(jì)分析相關(guān)的各類數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，利用大數(shù)據(jù)成熟技術(shù)開展前沿的技術(shù)探索，對(duì)提高裝備經(jīng)濟(jì)分析的及時(shí)性、科學(xué)性具有重要的意義。

一、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)簡(jiǎn)要分析

（一）大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)概念及特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)是一個(gè)數(shù)據(jù)集合，也是基于數(shù)據(jù)的專業(yè)處理技術(shù)，基于因特網(wǎng)、基于物聯(lián)網(wǎng)、基于豐富數(shù)據(jù)資源的收集，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、價(jià)值提取、智能處理和分配、數(shù)據(jù)決策服務(wù)及其他綜合信息服務(wù)。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)主要以下五點(diǎn)：數(shù)據(jù)量大、流量快、數(shù)據(jù)類型多、低價(jià)值密度、真實(shí)性。相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)的收集、儲(chǔ)存、管理和分析等方面的處理能力更為強(qiáng)大和突出。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)是指依托與大數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)集群，涵蓋大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)品研發(fā)、工業(yè)大數(shù)據(jù)、行業(yè)大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)主體、大數(shù)據(jù)安全保障、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)服務(wù)體系等。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的特點(diǎn)如下。

1.大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)把數(shù)據(jù)變成資產(chǎn)。信息化時(shí)代的到來，各行各業(yè)都在不斷地積累數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)成為企業(yè)越來越重要的戰(zhàn)略資產(chǎn)。數(shù)據(jù)資源的存量和價(jià)值，對(duì)其進(jìn)行分析和挖掘，將極大地提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)可以幫助企業(yè)做出明智的決定。利用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，通過收集、整理與企業(yè)決策相關(guān)的各種數(shù)據(jù)信息，快速對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行全樣本分析，可以更準(zhǔn)確地、更理性地為企業(yè)決策服務(wù)。

3.大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)服務(wù)個(gè)性化。經(jīng)過對(duì)大量數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)能夠準(zhǔn)確地挖掘用戶的興趣和偏好，針對(duì)個(gè)性化需求進(jìn)行個(gè)性化定制，從而提高產(chǎn)品服務(wù)質(zhì)量，滿足客戶的需求，實(shí)現(xiàn)多樣化需求，實(shí)現(xiàn)差異化競(jìng)爭(zhēng)，幫助企業(yè)獲得客戶源、贏得重要市場(chǎng)[1]。

（二）大數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)性、半結(jié)構(gòu)性和非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)日益成為數(shù)據(jù)的重要組成部分。據(jù)IDC的調(diào)查報(bào)告顯示：企業(yè)中80%的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，每年60%的數(shù)據(jù)以指數(shù)形式增長(zhǎng)。大數(shù)據(jù)只是目前階段互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一種形式或特點(diǎn)。隨著各行業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)將逐步為人類創(chuàng)造更多的價(jià)值。

（三）大數(shù)據(jù)的應(yīng)用模式

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)被應(yīng)用到了各行各業(yè)，繼而衍生出了不同的具有一定商業(yè)價(jià)值的應(yīng)用模式?；诖髷?shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的應(yīng)用模式，將其劃分為：數(shù)據(jù)自營(yíng)模式、數(shù)據(jù)租賃模式、數(shù)據(jù)平臺(tái)模式、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模式、數(shù)據(jù)眾包模式和數(shù)據(jù)外包模式。這種分類標(biāo)準(zhǔn)是比較全面的，是目前研究和應(yīng)用較廣泛的一種標(biāo)準(zhǔn)形式。伴隨著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，應(yīng)用模式也在改變。大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)模式需要通過創(chuàng)新來適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展，需要根據(jù)寶貴的信息，改變傳統(tǒng)企業(yè)的產(chǎn)品、服務(wù)和業(yè)務(wù)流程。

二、裝備經(jīng)濟(jì)分析應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的需求分析

應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，在裝備經(jīng)濟(jì)分析領(lǐng)域要實(shí)現(xiàn)四個(gè)階段的目標(biāo)，第一階段是數(shù)據(jù)層面，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)集成等；第二階段是信息層面，包括數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)報(bào)表、數(shù)據(jù)服務(wù)和數(shù)據(jù)報(bào)告等；第三階段是知識(shí)層面，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等；第四階段是智慧層面，主要是決策支持。結(jié)合上述四個(gè)階段目標(biāo)，針對(duì)裝備經(jīng)濟(jì)分析的任務(wù)領(lǐng)域，提出以下四個(gè)方面的應(yīng)用需求。

（一）費(fèi)用大數(shù)據(jù)支撐方面

滿足信息存儲(chǔ)安全、業(yè)務(wù)管理精細(xì)化、數(shù)據(jù)共享、多維異構(gòu)數(shù)據(jù)分析建模等需求，推進(jìn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化理念，提升數(shù)據(jù)共享價(jià)值，建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)、私有云技術(shù)、ETL技術(shù)等，構(gòu)建費(fèi)用大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)，具備數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)集成交換、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)智能分析與挖掘等能力，實(shí)現(xiàn)裝備經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)資源的集中化、集約化管理。

（二）信息服務(wù)方面

滿足管理機(jī)關(guān)、論證評(píng)估工作對(duì)有關(guān)經(jīng)濟(jì)性數(shù)據(jù)查詢獲取的需要，綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)與智能分析技術(shù)、NLP與人機(jī)對(duì)話技術(shù)，數(shù)據(jù)網(wǎng)格、智能應(yīng)答與咨詢等技術(shù)，構(gòu)建信息咨詢與服務(wù)平臺(tái)，具備政策法規(guī)咨詢、費(fèi)用標(biāo)準(zhǔn)咨詢、裝備動(dòng)態(tài)信息服務(wù)、裝備經(jīng)濟(jì)指數(shù)信息服務(wù)、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)信息服務(wù)等能力，實(shí)現(xiàn)多類型數(shù)據(jù)、多樣化數(shù)據(jù)源、多種業(yè)務(wù)信息結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)資源生產(chǎn)、開發(fā)與發(fā)布等。

（三）數(shù)據(jù)分析與建模方面

滿足裝備經(jīng)濟(jì)分析任務(wù)領(lǐng)域?qū)ν獠繑?shù)據(jù)自動(dòng)化管理、多種裝備及體系數(shù)據(jù)深度分析，模型快速構(gòu)建、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范生成、以及模型體系建設(shè)等迫切需求，基于自動(dòng)化建模與數(shù)據(jù)規(guī)則探索等數(shù)據(jù)智能技術(shù)、綜合可視化統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，構(gòu)建針對(duì)基礎(chǔ)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析與建模平臺(tái)，具備費(fèi)用預(yù)測(cè)指標(biāo)體系標(biāo)定、費(fèi)用特征圖譜分析、模型綜合管理、開放式通用分析與建模、裝備費(fèi)用結(jié)構(gòu)及標(biāo)準(zhǔn)生成、研究資料再造、報(bào)表自動(dòng)采集等基礎(chǔ)創(chuàng)新能力。

（四）決策支持方面

滿足裝備建設(shè)發(fā)展經(jīng)濟(jì)性決策的需求，綜合運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)分析、信息融合等先進(jìn)技術(shù)手段，構(gòu)建論證評(píng)估平臺(tái)，具備裝備發(fā)展規(guī)劃計(jì)劃費(fèi)用預(yù)測(cè)、裝備體系費(fèi)用生成與演化分析、立項(xiàng)經(jīng)費(fèi)概算論證、裝備訂購(gòu)目標(biāo)價(jià)格論證、維修經(jīng)濟(jì)性分析、使用保障經(jīng)濟(jì)性分析、改換裝經(jīng)濟(jì)性分析、壽命周期分析、費(fèi)用跟蹤及經(jīng)濟(jì)性評(píng)估等能力。

三、裝備經(jīng)濟(jì)分析應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的初步設(shè)想

（一）數(shù)據(jù)集成與交換共享

數(shù)據(jù)集成與交換共享是集成數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)換引擎、數(shù)據(jù)訪問服務(wù)、數(shù)據(jù)集成調(diào)度、數(shù)據(jù)交換處理等基礎(chǔ)服務(wù)構(gòu)件，構(gòu)建數(shù)據(jù)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一采集、統(tǒng)一轉(zhuǎn)換、統(tǒng)一訪問和統(tǒng)一交互共享。數(shù)據(jù)集成與交換共享主要裝備經(jīng)濟(jì)分析相關(guān)的國(guó)防產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)、國(guó)內(nèi)外裝備性能指標(biāo)數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)原材料價(jià)格數(shù)據(jù)、行業(yè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)和各行業(yè)人員薪酬統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等。

（二）費(fèi)用數(shù)據(jù)挖掘與加工

費(fèi)用數(shù)據(jù)挖掘與加工是通過智能化分析挖掘手段，從多樣化數(shù)據(jù)中挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，發(fā)現(xiàn)其中潛在的規(guī)律和模式，對(duì)發(fā)現(xiàn)問題缺陷及設(shè)計(jì)優(yōu)化起到重要作用。針對(duì)裝備經(jīng)濟(jì)分析所涉及的因型號(hào)裝備數(shù)據(jù)類型多、數(shù)據(jù)多樣化導(dǎo)致的分析難度大的問題，基于Map-Reduce、Spark等分布式計(jì)算框架，應(yīng)用大數(shù)據(jù)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析的方法，從海量數(shù)據(jù)內(nèi)部快速提取潛在規(guī)律和知識(shí)，為型號(hào)的研制立項(xiàng)、改進(jìn)改型、費(fèi)用結(jié)構(gòu)與影響因素的深入分析調(diào)優(yōu)、多類系統(tǒng)的費(fèi)用預(yù)測(cè)模型優(yōu)化、以及模擬仿真等提供重要技術(shù)手段支撐。

（三）大數(shù)據(jù)計(jì)算與存儲(chǔ)

大數(shù)據(jù)計(jì)算與存儲(chǔ)是面向裝備費(fèi)用數(shù)據(jù)的開放式數(shù)據(jù)計(jì)算基礎(chǔ)平臺(tái)。從業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)、外部數(shù)據(jù)資源以及科研成果數(shù)據(jù)中采集海量數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理和分析，構(gòu)建數(shù)據(jù)湖，并提供通用的智能計(jì)算服務(wù)，以開放數(shù)據(jù)接口以及開放式應(yīng)用環(huán)境的形式，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)開發(fā)、智能計(jì)算的能力，提供給裝備經(jīng)濟(jì)分析業(yè)務(wù)平臺(tái)中論證研究、數(shù)據(jù)建模、信息發(fā)布等各分系統(tǒng)。

（四）經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)智能搜索引擎

經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)智能搜索引擎基于裝備知識(shí)圖譜和裝備經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)集群，提供跨域信息搜索服務(wù)引擎和綜合展示平臺(tái)，支持多源數(shù)據(jù)的接入、搜索索引、策略管理、結(jié)構(gòu)化展現(xiàn)等，支持個(gè)性化推薦、智能問答、擴(kuò)展閱讀、搜索展現(xiàn)等。包括全文內(nèi)容索引、并行搜索處理、智能推薦引擎等。具備數(shù)據(jù)可視化展示功能，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更加直觀的人機(jī)界面、更加快速的數(shù)據(jù)推送、更加深入的數(shù)據(jù)挖掘。

（五）數(shù)據(jù)資源治理系統(tǒng)

數(shù)據(jù)資源治理系統(tǒng)，主要包含數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)安全管理等功能模塊。借鑒資產(chǎn)管理的理論方法來管理數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)作為一種特殊的資產(chǎn)，對(duì)進(jìn)入裝備經(jīng)濟(jì)分析數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的規(guī)范約束，并以元數(shù)據(jù)作為驅(qū)動(dòng)，連接數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)安全管理的各個(gè)階段，形成統(tǒng)一、完善的數(shù)據(jù)治理體系。

四、結(jié)語(yǔ)

從行業(yè)整體來看，專業(yè)機(jī)構(gòu)和管理機(jī)關(guān)推動(dòng)行業(yè)大數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)是十分必要且迫切的。為此，亟需大力培養(yǎng)復(fù)合型數(shù)據(jù)人才，加強(qiáng)各種軟硬件設(shè)施建設(shè)。

參考文獻(xiàn)：

[1]王佳玢.大數(shù)據(jù)環(huán)境下的裝備制造企業(yè)能源管理信息系統(tǒng)研究[D].天津：河北工業(yè)大學(xué)，2015.