|
种类、速度、数据量、真实性，是为数据的四项关键特征，数据分析就是基于这四项特征进行的。 数据分析大致可分为5个维度：实时的操作分析、描述性的分析、预测性的分析、指示性的分析、认知计算。 我们都知道，GJB5000B的高成熟度就是使用量化技术优化过程能力确保过程和质量绩效目标的实现，本质上就是数据分析的应用，GJB5000B四级需要建立过程基线和模型，那么二者之间有什么关系呢？
实时性的操作分析就是分析项目当前正在发生的状况，并把这些状况告知相关方。“当前”，意味着这种分析必须实时进行。而由于实时地进行分析，因此可以实时地进行决策。通常决策延迟通常以秒或0.1秒为单位来计算。 下面举几个实时性操作分析的例子：
这种实时性操作分析，目的是“控制当前”，这与GJB5000B四级建立基线的目的相同。项目可以使用组织基线来监控当前状态是否正常，只不过通常都是定期进行，而不是实时进行。
描述性分析是对已经发生的事情进行描述及分析，并以各种直观的方式提供对过去所发生的事情理解。 下面举几个描述性分析的例子：
这种描述性分析，目的是“理解过去”，我们实施GJB5000B建立的基线和模型都是依据历史数据建立的，都可以视为“理解过去”的成果。
预测性的分析是对未来将要发生的事情进行预测，它依赖于预测模型的构建。 下面举几个预测性分析的例子：
预测未来，在GJB5000B四级中使用的正是模型。
指示性的分析，主要用于假如将来真的发生某事，那我们该做些什么。 下面举几个指示性分析的例子：
这与我们实施GJB5000B四级使用模型预测目标不能实现时，分析师应当给出如何调整模型参数，使得目标达成概率增加的建议类似。
认知计算是使系统能够像人那样“思考”并给出解答。这不就是现在大火的ChatGPT！ GJB5000B的模型目前还无法达到这个维度。 这正是： 数据分析五维度，基线模型可对照 参考书目：实用软件架构:从系统环境到软件部署，作者:（印）蒂拉克·米特拉，出版社:机械工业出版社 |
|
|
