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大数据时代的计量与计量的大数据时代

2017-11-14 09:08:01 点击:   [ ] [打印]

 数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或是这些物理符号的组合。它不仅指狭义上的数字,还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等,也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如,“012……”“阴、雨、下降、气温”“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。


  在大数据兴起之前,人类已经具备进行各种观测并获得观测数据的能力,如图1所示。通过这种能力,人类获得了量化的和不可量化(当时条件)的数据,其中计量数据在量化数据中占有举足轻重的地位。但是在当时信息传递的宏观慢速的技术条件下,客观现象在空间上的局部性和微观性导致了数据利用的局限性。

    

图1  数据与计量的关系

  随着信息技术的发展,尤其是信息采集技术的发展,使得大量不可量化的数据以二进制方式表示,从而让使用算法处理不可量化数据具备了可能性。经过这样的数据化,局部的和微观的客观现象的观测数据就形成了大数据的组成基础——(准)大数据(见图2),(准)大数据具有类型多(Variety)、价值密度低(Value)、速度快、时效高(Velocity)的特征。    


图2  (准)大数据与计量的关系

  许多不同时空的同类客观现象或具有本质联系的客观现象的(准)大数据集合在一起,就形成了大数据(见图3),并具有了数据量大(Volume)、类型繁多(Variety)、价值密度低(Value)、速度快、时效高(Velocity)的特征。
    

图3  大数据与计量的关系

  因此,在大数据兴起之初,尽管计量数据的重要性日益提高,但是从量上而言,却日益蜕化为数据的来源之一。为此,计量本身的角色必须进行转换,才能够跟上大数据时代的步伐。这种转变主要体现在三个方面:一是计量活动的大数据化;二是大数据的计量化;三是大数据在计量中的应用。

  图4给出了计量活动的大数据的形成过程。然而目前所能见到的计量活动的大数据实际上是(准)大数据的应用,因为截至目前,并未见到民用数据量达到P级的计量应用的报道。主要原因在于:(1)如何利用大数据依旧没有共识;(2)已有信息系统整合涉及各个方面,成本较高;(3)不同地域的同类计量活动或具有本质联系的计量活动由于管理壁垒或利益壁垒难以进行整合。或许随着时间的推移,计量活动的大数据会逐步形成。例如当认识达到一定程度时,开发“互联网+”计量器具系统,从而在全国范围内形成量传溯源的大数据,管理部门通过这些大数据获得以前不能获得的量传溯源评价指标,如全国的测量水平分布,量传溯源生命周期图等。
    


图4  计量活动的大数据形成

  如图5所示,大数据的计量化是计量在大数据时代对数据的深度介入,通过建立数字计量体系,将以其他方式获得的量化数据和以二进制方式表示的不可量化的数据纳入计量体系,从而实现“数值定义世界,精准改变未来”的目标。但是由于这一过程还处于起步阶段,在认识上依旧存在分歧。这种分歧一种体现在技术上:认为以计算机技术为主的信息世界是确定的,因此不属于计量范畴;另一种体现在新旧技术权益的划分上。尽管这些分歧影响着大数据计量化的进程,但是如同化学在1976年被纳入计量体系一样,数字计量被纳入计量体系必将不会太久。
    

图5  计量大数据的形成

  大数据主要会以两种方式应用于计量,一种方式如图6所示,计量活动大数据分析的结果被应用于通过计量设备获得量化数据的过程,如基于大数据的在线校准,基于大数据的嵌入式计量,基于大数据的计量管理等。    



图6  计量活动的大数据分析结果应用    


7  计量大数据分析结果应用


  另一种应用方式如图7所示,大数据分析结果被应用于所有观测数据之前,如对客观现象的筛选、能够观测到的客观现象的延拓和作为基标准对将观测数据作为计量结果进行评估。据此建立诸如全自动化生产线,并将计量大数据融合在制造生产的所有可控的环节中。

  这两种主要应用方式,基于的是对大数据的分析。因此当拥有了大数据,分析什么?如何分析?分析的时效性必然会成为应用的核心,或者从软件的角度讲,算法的设计和实现将对大数据的分析结果产生重要的影响,进而对测量数据产生重要的影响。因此从计量角度规范算法的设计和实现也必然成为不可回避的任务,因此将其纳入数字计量的范畴也就成为自然而然的过程。

  信息技术的发展催生了大数据理论,大数据的广泛应用又推动了传统计量的转变。所以,大数据时代的计量就像站立在数字化浪潮潮头的弄潮儿,随着客观世界数字化的推进,建立起了自身的大数据,从而形成了计量的大数据时代!


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