随着云时代的来临，大数据吸引了越来越多的人关注。麦肯锡研究针对大数据所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息本身，而在于通过对数据的化处理以提取数据中的价值。如何发挥工程师的领域知识，有效结合工程数据和商业数据，并终提取数据价值，即所谓工程数据驱动的数据分析方法。老牌的数值计算工具
MATLAB提供了丰富的数据处理算法库，提供多领域跨学科的物理建模工具进行快速原型的实现，集成了科学计算和系统仿真在各个工程领域的算法，可谓工程驱动的数据分析的利器。借助此次MathWorks在深圳研讨会之际，
电子发烧友专访了MathWorks公司战略师Jim Tung先生。
MathWorks公司战略师Jim Tung表示，MATLAB平台为数据算法设计有效性提供了重要保障，加上算法实施平台的广泛性又打通了系统设计与实施环节，加速了工程师产品设计进程。
寻求工程驱动数据分析的着力点
MathWorks公司战略师Jim Tung指出，工程数据分析现在的困难，是来自于对不同领域知识的融合。实现工程数据的数据分析，需要领域的知识，同时需要对数据分析的方法的认识，甚至需要掌握结果发布的相关内容。这些要求，无论对个体还是公司都是一个巨大的挑战。遗憾的是，目前很多个人或公司对数据分析的认识还停留在单纯的商务和交易数据的分析层面上。
Jim谈到，MathWorks更加关注工程驱动的数据分析问题。现在的很多公司，已经累积了大量的工程数据，苦苦寻求挖掘这些工程数据价值的有效方法。如何充分发挥工程数据的价值，提升整体预测的准确性，并快速应用到实际环境，是眼前急需解决的问题。MATLAB作为传统的工程数据分析工具久负盛名，在此基础上，结合的机器学习和深度学习方法，能够有效联合工程数据和商务数据统一数据分析，进一步提高数据分析的和可靠度；结合的基于模型的设计方法，能够快速把研究结果和实际工程项目结合起来。
四大特色凸显MATLAB优势
据介绍，MathWorks在上有很多的成功，Jim指出MATLAB在进行数据分析方面具备的优势主要有四点：
其一，MATLAB是传统的工程数据的处理。可以非常容易地处理来自于工程数据，并结合商业和交易数据联合分析。
其二，MATLAB拥有强大的计算能力和丰富的算法库，并支持并行、分布式以及
云计算。
其三，MATLAB拥有一键式部署能力，可以非常容易部署到现有系统之中。
其四，基于模型的设计（MBD）是一种非常高效的系统开发方法学，能够加速数据分析结果在
嵌入式系统的应用。
算法是定义产品功能的
Jim表示，算法才是一切产品功能的。MathWorks的产品集安全可靠的算法之大成，是迈向成功产品的关键一步。可靠的算法是
物联网的根基。
关于MATLAB在数据分析领域的推广问题，Jim说，实际上，现在大量的企业应用MATLAB开发算法，分析产品的特征，设计智能系统；遍布信号处理、控制等领域。本质上都是在从事工程驱动的数据分析的工作，只是不同的领域的叫法的有所差异。
，Jim强调，MathWorks公司的MATLAB平台不仅仅是帮助用户做好狭义的数据分析，更能够提供一些技术（算法）给用户，辅助他们把事情做得更好，让每个工程师都能成为工程数据分析的。目前MATLAB软件已经在开发的各个环节都提供了技术支持，从需求分析到系统设计、系统实施、单元测试、模块测试、系统测试、验证等全部环节，以帮助广大工程师完成产品设计，终给人们生活带来更好的功能体验。
