儀器儀表技術(shù)的發(fā)展對“大數據”的作用
1、多物理量檢測技術(shù)、RFID技術(shù)和模塊化數據采集系統等為“大數據”的獲取提供前提與支撐。
多種物理量檢測獲取到不同種類(lèi)的數據，即為非結構化數據，現代儀表檢測的靈敏度、精度、測量范圍、檢測對象都有了很大的提升，現代儀器儀表對物理世界的認知交互應用越來(lái)越廣泛。先進(jìn)的傳感檢測儀表是信息世界與物理世界互動(dòng)的前提，也是造成海量數據的原因。如美國國家儀器公司(NI公司)開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品NI CompactDAQ、CompactRIO、PXI硬件，以及諸如NI LabVIEW系統設計軟件和DIAdem之類(lèi)的工具為“大數據”實(shí)時(shí)的在采集數據的源頭處理數據。
2、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、總線(xiàn)技術(shù)、分布式儀表技術(shù)為“大數據”的信息融合提供多樣性保障。
隨著(zhù)現代工業(yè)的飛速發(fā)展和生產(chǎn)裝置規模的不斷擴大，生產(chǎn)過(guò)程日趨復雜，對企業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化儀表和各種信息的集成設備信息綜合要求越來(lái)越高。據估計，到2020年，全球將有約300億的儀器設備通過(guò)無(wú)線(xiàn)方式發(fā)生互聯(lián)，無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能電網(wǎng)、智能交通等中得到了越來(lái)越多的應用。一個(gè)大的復雜系統亟需綜合各種數據信息，不同設備檢測獲取的數據的結構是不同的;通過(guò)網(wǎng)絡(luò )，中間點(diǎn)智能變送器發(fā)揮的作用更加重要，它將為上層設備的“大數據”分析提供可訪(fǎng)問(wèn)性、可用性?？偟膩?lái)說(shuō)，網(wǎng)絡(luò )技術(shù)、總線(xiàn)技術(shù)、分布式測量技術(shù)為儀器儀表產(chǎn)生的“大數據”信息的時(shí)空融合提供渠道，以保證數據多樣性。
3、低功耗、高處理能力的集成電路與存儲技術(shù)為“大數據”的運算處理速度和海量存儲提供可能。
低功耗、高頻率的微型芯片、大規模集成電路、超大容量存儲技術(shù)的迅猛發(fā)展直接促進(jìn)了海量數據的有效處理與存儲。近年出現的云儲存技術(shù)有效突破本地單一傳感器數據存儲的局限。1965年，Gordon Moore提出著(zhù)名的摩爾定律，即集成電路中晶體管數量大約每?jì)赡昃蜁?huì )翻一番。近50年過(guò)去，摩爾定律依然影響著(zhù)電子行業(yè)，摩爾定律的效應令技術(shù)的價(jià)格變得可以讓人承受，并且新的發(fā)明幫助工程師和科學(xué)家以先進(jìn)的電子儀器儀表采集、分析和儲存數據，正是這些變化引起了“大數據”這一奇觀(guān)現象。
4、嵌入“智慧”的儀器儀表為“大數據”的低密度價(jià)值信息的分析、綜合、提取、決策提供支持。
從“大數據”中汲取價(jià)值的過(guò)程是一個(gè)從原始數據獲取到有價(jià)值信息提煉的階段過(guò)程。統計分析、數據挖掘、機器學(xué)習等智能算法越來(lái)越被嵌入到智能儀器儀表中，使得對“大數據”的價(jià)值利用更為充分，借助現代化微型智能處理器、執行單元儀表等，可以建立有效的“大數據”分析模型，并在大量數據集合上執行多種模式的智能交互。
