是對顯性數據的進一步理解。它將感知的數據轉化成認知的信息,是對原始數據賦予意義的過程,也是發現物理實體狀態在時空域和邏輯域的內在因果性或關聯性關系的過程。大量的顯性數據并不一定能夠直觀的體現出物理實體的內在聯系,實時分析環節利用數據挖掘、機器學習、聚類分析等數據處理分析技術對數據進一步分析,使得數據不斷“透明”,將顯性化的數據進一步轉化為質管科理解的信息。在這一過程中,人的接入也能夠為分析提供有效的輸入。
是對信息的綜合處理。決策是根據積累的經驗、對現實的評估和對未來的預測,為了達到明確的目的,在一定的條件約束下,提供決策的優化。
對信息的進一步分析與判斷,使得信息真正轉變成只是,并且不斷地迭代優化形成系統運行、產品狀態、企業發展所需的知識庫。
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