“坏数据”的定义难以精确界定。它并非只是缺失值、格式错误的记录和繁琐的文件格式等技术问题,还包括那些浪费时间、导致加班、令人沮丧的数据。例如,无法访问的数据、曾经拥有但丢失的数据,以及今天与昨天不一致的数据等等。简而言之,“坏数据”是阻碍工作进展的数据。从存储问题到表示不佳,再到政策误导,导致“坏数据”的原因多种多样。任何数据科学从业者都难免会遇到这类问题。为此,我们编撰了这本“坏数据手册”,汇集了来自数据领域各个层面的 19 位专业人士的经验分享,他们讲述了自己遇到的数据问题以及如何解决这些问题的经历。
数据质量问题及应对策略
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数据安全风险主要体现在以下方面:
数据传输安全:数据在传输过程中可能被窃听或篡改,导致信息泄露或错误决策。
数据存储安全:数据存储设备可能遭受攻击或损坏,导致数据丢失或泄露。
数据访问控制:未经授权的访问可能导致数据泄露或滥用。
保障工业数据安全的策略
为了应对数据安全挑战,需要从技术、管理和法律法规等多个层面采取措施:
技术层面:
数据加密:对传输和存储的数据进行加密,防止数据泄露。
访问控制:实施严格的访问控制机制,确保只有授权人员才能访问敏感数据。
安全审计:定期进行安全审计,及时发现和修复安全漏洞。
管理层面:
安全意识培训:加强员工的安全意识培训,提高员工对数据安全的重视程度。
安全管理制度:建立健全的安全管理制度,明确数据安全责任。
应急响应机制:建立应急响应机制,及时应对数据安全事件。
法律法规层面:
遵守相关法律法规:遵守国家有关数据安全的法律法规,保护用户隐私和数据安全。
行业标准:积极参与制定和实施行业数据安全标准,提高行业整体数据安全水平。
总结
工业数据安全是工业数字化转型的重要保障,需要全社会共同努力,构建完善的数据安全防护体系,为工业发展保驾护航。
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近年来,矿用单体液压支柱产品在型式检验中频繁出现不合格现象,严重影响了煤矿生产安全。通过对近五年检验数据的统计分析,发现影响产品质量的关键测试项目主要集中在承载能力、密封性能、防腐性能等方面。
1. 不合格现象的原因分析
承载能力不足: 原材料质量不稳定、热处理工艺不当、焊接质量缺陷是导致承载能力不足的主要原因。
密封性能差: 密封件材质选择不合理、加工精度不足、安装不到位是造成密封性能差的主要因素。
防腐性能不佳: 电镀层厚度不均匀、表面处理不当、使用环境恶劣是影响防腐性能的重要原因。
2. 改进措施
加强原材料质量控制: 建立健全原材料质量检验标准,选择信誉良好的供应商,从源头上保证原材料质量。
优化生产工艺: 改进热处理工艺,提高产品的机械性能;严格控制焊接质量,确保焊接牢固可靠;提高加工精度,保证产品装配精度。
加强表面处理: 优化电镀工艺,保证镀层均匀性,提高产品的耐腐蚀性能;选择合适的表面处理方式,增强产品的防腐能力。
完善质量管理体系: 建立健全产品质量追溯体系,加强生产过程的质量控制,将质量问题消灭在萌芽状态。
通过采取以上措施,可以有效提高矿用单体液压支柱产品的质量,保障煤矿生产安全。
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