我喜欢从机会的角度，认识工业大数据。工业大数据的一个重要机会，是帮助人们更有效地获取工业知识。人们能够从数据中获取的知识，与数据的质量和完整性有着极大的关系。过去，受经济因素的制约，人们采集、存储、传输数据的数量是有限的，往往只能短期记录部分重要的数据，数据的完整性就无法得到保障，从而影响知识的获取。数据量小的时候就往往不能保证数据的质量。数据规模变大后，就有条件提升数据的质量，从而发挥数据的潜力。从这种意义上说，工业大数据的时代，本质上是数据质量高的时代。
我的师傅、宝钢老专家王洪水先生很早就重视数据质量。他在主持开发宝钢信息系统时提出一种形象的说法：要像录像一样把数据记录下来，不能让有用的信息丢失掉。
所谓“像录像一样”，就是对“可追溯”的形象描述。当质量、设备、安全、环保出现问题时，可以通过追溯生产的过程，找到问题的原因。通过追溯，人们也可以分析质量、效率、成本方面的差异，从而更好地优化生产过程。通过追溯，可以科学、准确地评价供货商、部门和员工，从而实现更加科学的管理。事实上，“可追溯”是现代工业企业质量管理最基本的要求之一。
在某些落后的企业，为了满足可追溯的贯标要求，让工人手工记录相关的数据。手工记录的数据不仅数量有限、数据质量也差，还容易造假，工作的价值就大大地打了折扣。随着计算机的广泛应用，先进企业的数据追溯可以让机器来完成，就可以避免手工记录的各种问题。宝钢在40年前提出“数据不落地”，就是这个道理。如果数据记录在机器中，追溯过程可以非常方便，可以让机器帮助分析数据。
数据分析工作就像探案推理，对数据质量的要求很高。需要从蛛丝马迹中找到问题的根源，并尽量避免被数据中的假象误导。但是，受经济和技术条件的约束，过去的数据记录往往不完整，数据记录频度低、存储周期短，数据质量也不理想。笔者在实践过程中发现了一些问题。这些问题的本质，还是数据质量不理想。下面就是一些常见的问题，会给数据分析过程带来很多的麻烦：
1、数据的误差问题。工厂里的许多同志会强调车间仪表的测量精度高。但是，仪表测量精度高并不意味着误差可以忽略不计。如果数据来自某个固定的工作点附近，数据采集误差可能是数据波动的重要甚至是主要原因。这时，数据的信噪比会非常低。另外，由于系统性的干扰，传感器测量的结果可能与实际值存在某种偏差，这些偏差还会随着时间和场景变化。比如，用红外方式测量温度时，需要事先设定对象的黑度系数。但测量对象发生变化时，设定的黑度系数未必会同步变化。这时，测量值的变化并不意味着真实温度的变化。
2、数据的代表性问题。数据往往代表对象或过程的属性。但是，对象的属性可能不均一、过程的属性可能不唯一。比如，测量钢水成分时，取样位置不同、测量结果就不一样;再如，测量设备内部的温度时，不同位置的温度可能不一样。但是，人们只能在某个位置进行测量。这样，就会有测量结果的代表性问题：测量结果的合格并不意味着全面的合格、测量结果的稳定并不意味着真正的稳定。
3、数据的内涵问题。测量过程是数据的“生产”过程。测量过程要规范、合理，才能得到有用的测量结果。测量过程和方法不规范，会带来错误的信息。计算机中的许多数据，是经过处理过的。有些数据，是经过智能传感器传递过来的。在这些场景下，数据的含义可能会产生歧义和混乱。比如，在不同的场景下，数据代表不同的含义;再如，某个场景下，温度=400意味着温度测量失效或者高于400度。实践表明：人们分析问题时遇到的很多深层次的困难，是测量的规范性不好引发。数据分析师要经常提醒自己：数据是测量的结果，不要想当然地认为数据就是真实的。
4、数据对应差错。数据一定是某个对象的属性。如果属性和对象对应错误，就会产生对应问题。现实中，有两种典型的问题：一种是空间的对应，一种是时间的对应。空间对应问题往往发生在取样测试的场景。以钢铁行业为例，测量材料性能时，需要从一个很小的位置上取样的。一卷钢的生产工艺参数是不断变化的，很难准确地对应到取样点。时间对应问题往往发生在不同的设备之间。由于不同的设备可能采用不同的时钟，时钟的误差让人难以准确判断先后关系。
5、数据的频度问题。有些质量问题的产生，是秒级、毫秒级的事件引发的;分析设备问题时，也需要非常高频度的数据。分析问题时，经常会发现数据的采样频度不够。而且，数据的采集频度不等于传送、存储的频度。有时候，采样数据是批量传送的，而传送的间隔比采集间隔要长得多。这也会导致很多问题。
6、数据的存在性问题。人们在进行数据分析时，经常发现某个重要的数据没有测量或者根本不可信。这种现象非常普遍。这会导致许多分析工作无法进行下去。
以上这些问题，有些是在数据采集、传输、存储成本高昂的背景下产生的。有些则与数据采集系统的设计有关。在工业大数据时代，外部的硬件条件具备了，但需要有关人员对数据采集和管理进行更加深入的思考。笔者认为，在工业大数据时代，理想的“可追溯性”需要满足以下四点要求：
1、空间的一致性。不能用产品A的生产工艺对应产品B的质量，导致因果错乱。
2、时钟的一致性。数据源必须有统一的时钟。这对分析因果的重要性在于：“原因”总是会发生在“结果”的前面。
3、采样频度合理性。采样的频度需要与原因或结果发生的频度匹配，保证不漏采。例如，如果事件发生的频度是秒级的，采样的频度不能是分钟、小时级的。
4、数据质量的监控。生产过程的很多疑难问题，往往是由数据采集本身的问题导致的。对于重要的数据，要有办法判断数据本身是不是准确的、数据采集过程本身有没有问题。
