【摘要】：大数据时代下，数字化信息快速集聚，学会处理这些海量信息是一项不小的挑战。这一点在现代工业制造领域体现得尤为明显。数据以及从中获得的运营和业务洞察将成为21世纪工业企业的命脉。据估计，到2020年，全球数据总量将超过44泽字节，其中35%被认为有分析价值。到2025年，这一数字将增至180泽字节。
大数据时代下，数字化信息快速集聚，学会处理这些海量信息是一项不小的挑战。这一点在现代工业制造领域体现得尤为明显。数据以及从中获得的运营和业务洞察将成为21世纪工业企业的命脉。未来几年，企业和各级管理人员的首要任务将是去芜存菁，从海量信息中提取有价值的数字数据。归根结底是要创建正确的数据，通过全面分析原始数据获得“智能数据”，并将其运用到决策过程当中，改善运营效率和市场定位。将数据洞察共享给平台内其他成员将成为必然选择，也是企业生存所不可或缺的。
在产业物联网的世界中，一切人和物都将实现连接——消费者的周遭会遍布传感器，企业会采用机器人和机器学习等新技术。
由此将会产生数据洪流，需对其加以筛选和分析，提取可行洞察。若不对数据进行有效分析，就只能任凭巨浪将我们吞没，企业也得不到半点好处。
全球数据总量每两年翻一番。据估计，到2020年，全球数据总量将超过44泽字节，其中35%被认为有分析价值。到2025年，这一数字将增至180泽字节。(1)
这一数量之大几乎超出人们想象，其中很大一部分是由智能工业企业及其生态系统所创造和分析的。因此，制造商除了及时采集和分析数据之外别无他法，因为成果经济是在实体硬件相关服务的基础上发展成熟的，而数据分析是成果经济的命脉。
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