是对显性数据的进一步理解。它将感知的数据转化成认知的信息,是对原始数据赋予意义的过程,也是发现物理实体状态在时空域和逻辑域的内在因果性或关联性关系的过程。大量的显性数据并不一定能够直观的体现出物理实体的内在联系,实时分析环节利用数据挖掘、机器学习、聚类分析等数据处理分析技术对数据进一步分析,使得数据不断“透明”,将显性化的数据进一步转化为质管科理解的信息。在这一过程中,人的接入也能够为分析提供有效的输入。
是对信息的综合处理。决策是根据积累的经验、对现实的评估和对未来的预测,为了达到明确的目的,在一定的条件约束下,提供决策的优化。
对信息的进一步分析与判断,使得信息真正转变成只是,并且不断地迭代优化形成系统运行、产品状态、企业发展所需的知识库。
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