美利体育登录入口官网:VDI VDE 3714 Blatt-2 E:2019-12
实施和运营制造行业的大数据应用 数据质量
Implementing and operating big data applications in manufacturing industry Data quality
美利体育登录入口官网: VDI VDE 3714 Blatt-2 E:2019-12 发布历史
VDI VDE 3714 Blatt-2 E:2019-12由德国机械工程师协会 DE-VDI 发布于 2019-12，并于 0000-00-00 实施。
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VDI VDE 3714 Blatt-2 E:2019-12已经是当前最新版本。
- 标准号
- VDI/VDE 3714 Blatt 2
- 发布时间
- 2019-12
- 标准名称
- 制造业中大数据应用的实施与运行 - 数据质量
- ICS
- 35.240.01
- 发布机构
- 德国工程师协会 (VDI) / 德国电气电子信息技术协会 (VDE)
- 编制依据
- VDI 1000
- 文件关系说明
- 属于 VDI/VDE 3714 系列标准的第 2 部分
- 提出和归口信息
- 由 VDI/VDE 测量与自动化技术协会 (GMA) 第 7 部门“自动化应用领域”第 7.24 委员会“大数据”提出
- 起草信息
- Martin Atzmüller, Sven Behrendt, Raphael Benner, Rolf Blumenthal, Markus Feist, Eric Frauendorfer, Thomas Froese, Jochen Garcke, J?rg Gebhardt, Ingo Gr?f, Herbert Grieb, Gunnar Hoffmann, Jakob Kinghorst, Christoph Kugler, Heiko Kulinna, Silke Müller, Dirk Ortloff, Roland Rosen, Heiko Tapken, Hasan Tercan, Iris Wei?, Winfried Wilke
- 版本历史
- 草案 (Entwurf)
- 解释单位
- VDI/VDE 测量与自动化技术协会 (GMA)
- 编制原因和目的
- 展示大数据的经济和生态效益，促进跨行业知识转移，推动并统一制造业中大数据应用的实施与运行，为从业者提供成功实施和可持续运营大数据项目所需的方法和考量指导
- 技术内容特殊信息
- 本文档为草案，异议截止日期为 2020-03-31。主要关注技术数据在生成、传输、存储和利用过程中的质量维度。
- 分部分标准的各部分关系
- 该系列标准包括：第 1 部分（大数据项目执行）、第 2 部分（数据质量）、第 3 部分（数据管理，准备中）、第 4 部分（分析方法类，准备中）、第 5 部分（建模方法，准备中）、第 6 部分（模型验证，准备中）、第 7 部分（数据驱动模型的在线应用，准备中）
- 与法规或其他标准的关系说明
- 与 VDI 2222 第 1 部分、VDI/VDE 3517、VDI/VDE 3417 第 1 部分、VDI 4010、DIN EN ISO 9000、ISO 13053 等标准相关
- 风险分析或特殊提示
- 数据质量仅在与数据使用和生成的背景下进行评估，具体数据生成和处理在 VDI/VDE 3714 第 3 部分（准备中）中详细讨论。
VDI VDE 3714 Blatt-2 E:2019-12 发布之时，引用了标准
- DIN EN ISO 604 塑料 压缩性能的测定
- DIN EN ISO 9000 质量管理 基础和术语（ISO/DIS 9000:2025） 德语和英语版本 prEN ISO 9000:2025*， 2025-05-01 更新
- ISO 13053 过程改进中的定量法.六西格玛.第2部分:工具与技术
- VDI 1000 VDI 1000 标准化工作基本原则*， 2026-07-21 更新
- VDI 2222 Blatt 1 有条不紊地制定解决方案原则
- VDI 4010 运行阶段的可靠性提高
* 在 VDI VDE 3714 Blatt-2 E:2019-12 发布之后有更新，请注意新发布标准的变化。
“大数据”一词虽然已使用多年，但仍与众多主题和方面相关联，引发了社会各界的深入探讨。不断发展的数字通信、持续扩展的宽带网络以及无处不在的数据处理能力，都在推动着公众和专业领域的讨论。讨论的主题涵盖了数据保护和数据安全，以及中小企业和大型企业创造数字价值的总体战略。在本指南中，“大数据”指的是数据分析技术。合适的算法和工具能够帮助深入了解业务流程，并促进其优化。这就需要在大数据应用中实施这些方法和工具，以处理、分析和解释海量且复杂的数据。本系列指南旨在帮助开发人员和用户准备、开发、部署和可持续地使用这些应用。最终，这些大数据应用应为决策提供更可靠的基。佣诰、生态和技术层面改进产品和生产流程。本系列指南旨在整合近年来通过研究、开发和实践应用所获得的各种见解，并支持制造业大数据应用的开发和使用，以及将其融入日常运营。目标受众包括所有利益相关者，从从业人员到决策者，从制造业到流程工业。无论背景或行业归属如何，本指南均适用于制造业大数据应用的用户和开发者。
| 术语 | 描述 |
|---|---|
| 可访问性 Accessibility | 数据可以通过简单的方法直接检索，以便用于模型构建、验证以及在所需时间用于模型的后续使用。 |
| 可用性 Availability | 数据在没有额外措施的情况下，在所需时间内可用于模型构建、验证以及模型使用。 |
| 易用性 Ease of manipulation | 数据易于更改并可用于不同目的。良好的易用性既包含修改和适应的机会，也包含被篡改的风险。 |
| 无误差 Free of error | 数据具有与实际最大的可能一致性。尽管存储的数据通常只是现实的近似，但无误差意味着最大限度地减少测量误差、传输错误或输入错误。 |
| 预期信息含量 Information content | 数据在观察范围内反映了所有实际发生的可能的过程值的整个范围。如果数据覆盖了美利体育官网首页网址的所有可能区域，则具有高质量的信息含量。 |
| 同步性 Synchronicity | 用于建模、验证和应用的时间依赖数据必须基于共同的时间基准并相互同步，即指向相同的时间点。 |
| 分辨率 Resolution | 描述数字测量、传输和存储系统区分值、时间或空间变化的能力，包括数字分辨率（位）、时间分辨率（采样率）和空间分辨率（每单位几何量的测量点数）。 |
| 客观性 Objectivity | 数据是严格客观且价值中立的，没有任何偏见或不情愿的影响。客观性可以通过缺乏主观影响来定义。 |
| 可信度 Believability | 数据是可信赖的，如果数据采集、存储、处理和传输在持续的质量监控下进行，并且遵循公认的技术规则。 |
| 高声誉 Reputation | 信息来源、传输介质和处理系统因长期积极的经验而享有高信誉和能力的状态。这是一种基于归纳的质量评估。 |
| 可理解性 Understandability | 数据可以直接由用户理解并用于其目的。符合公认技术规则的数据结构提高了可理解性。 |
| 清晰表示 Concise representation | 数据以合适且易于理解的方式呈现，只包含所需的数据。 |
| 一致表示 Consistent representation | 数据以连续相同的方式呈现，无论数据采集时间或系统如何，同一事实的格式、布局和值域保持一致。 |
| 可解释性 Interpretability | 数据以相同且专业正确的方式被理解。数据必须以合适的语言和符号表达，确保在传输过程中始终被正确解读。 |
| 相关性 Relevancy | 数据为决策者提供了必要的信息。相关性是指信息对于改善目标达成是必要的，即使不能保证数学上的必然成功。 |
| 适当的数据量 Appropriate amount of data | 可用信息的数量足以满足提出的要求，既不过少也不过多。 |
| 完整性 Completeness | 数据不缺失，并在规定的时点随过程步骤提供。包括所有数据系列、数据集和过程链的完整信息。 |
| 时效性 Timeliness | 数据及时地反映了所描述对象的实际特性。它侧重于数据随现实世界变化而更新的及时性。 |
| 增值 Value-added | 数据的使用可以导致货币目标函数的可量化提升。数据价值体现在通过使用该数据与不使用该数据之间的价值差异。 |
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- 标准号
- VDI VDE 3714 Blatt-2 E:2019-12
- 发布
- 2019年
- 总页数
- 12页
- 发布单位
- 德国机械工程师协会
- 引用标准
- DIN EN ISO 604 DIN EN ISO 9000 ISO 13053 VDI 1000 VDI 2222 Blatt 1 VDI 4010
- 本体
- 大数据 数据质量