一、吹響大數(shù)據(jù)的集結(jié)號(hào)

　“大數(shù)據(jù)”(BigData)之所以會(huì)成為熱點(diǎn)，主要應(yīng)歸因于近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)和物聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展。無(wú)所不在的移動(dòng)設(shè)備、射頻識(shí)別技術(shù)(RFID)、無(wú)線傳感器每分每秒都在產(chǎn)生著成千上億的數(shù)據(jù)，數(shù)以億計(jì)用戶的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)時(shí)時(shí)刻刻都在產(chǎn)生巨量的數(shù)據(jù)，需要處理的數(shù)據(jù)量實(shí)在是太多、增長(zhǎng)實(shí)在是太快了，而業(yè)務(wù)需求和競(jìng)爭(zhēng)壓力對(duì)數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性、有效性又提出了更高要求，傳統(tǒng)的常規(guī)技術(shù)手段根本無(wú)法應(yīng)對(duì)“大數(shù)據(jù)”浪潮。國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC-InternationalDataCorporation)預(yù)計(jì)，大量新數(shù)據(jù)無(wú)時(shí)不刻不在涌現(xiàn)，它們以每年50%的速度在增長(zhǎng)，或者說(shuō)每?jī)赡昃鸵环?。人?lèi)社會(huì)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力，目前，已由“動(dòng)力驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”；經(jīng)濟(jì)活動(dòng)重點(diǎn)，已從材料的使用轉(zhuǎn)移到“大數(shù)據(jù)”的使用?！按髷?shù)據(jù)”正在成為各個(gè)業(yè)界的焦點(diǎn)話題。2012年1月，在瑞士達(dá)沃斯舉行的世界經(jīng)濟(jì)論壇上，“大數(shù)據(jù)”是框定的主題之一。該論壇的一份報(bào)告——《大數(shù)據(jù)，大影響》，宣告了“大數(shù)據(jù)時(shí)代”的到來(lái)！今天已經(jīng)進(jìn)入“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，身邊的一切都在“大數(shù)據(jù)”范圍內(nèi)。人們似乎再也沒(méi)有什么秘密可言，各種信息都暴露在“大數(shù)據(jù)”之中?！按髷?shù)據(jù)”幾乎是無(wú)處不在。傳統(tǒng)行業(yè)創(chuàng)新升級(jí)，“大數(shù)據(jù)”成背后推手！企業(yè)必須直面“大數(shù)據(jù)”的挑戰(zhàn)。

　二、關(guān)于“大數(shù)據(jù)”的基本認(rèn)識(shí)

　2.1“大數(shù)據(jù)”的定義

　什么是“大數(shù)據(jù)”？從一般意義上說(shuō)，“大數(shù)據(jù)”是指那些超過(guò)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)處理能力的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量通常在10TB(1TB=1024GB，為1萬(wàn)億字節(jié))以上。因?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)、“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)成為變革的中心，事實(shí)上成為一場(chǎng)信息革命，在IT領(lǐng)域、能源業(yè)、制造業(yè)、零售業(yè)、政府管理、科技與國(guó)防軍事等，“大數(shù)據(jù)”都改變了整個(gè)世界的運(yùn)行方式。因此，我們稱(chēng)之為“大數(shù)據(jù)“時(shí)代。對(duì)于什么是“大數(shù)據(jù)”，目前業(yè)界并沒(méi)有統(tǒng)一的定義。而根據(jù)維基百科的定義：“‘大數(shù)據(jù)’是指無(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理、處理的數(shù)據(jù)集合。”從產(chǎn)業(yè)角度，常常把這些數(shù)據(jù)與采集它們的工具、平臺(tái)、分析系統(tǒng)一起統(tǒng)稱(chēng)為“大數(shù)據(jù)”。

　縱觀人類(lèi)歷史，每一次劃時(shí)代的變革都是以新工具的出現(xiàn)和應(yīng)用為標(biāo)志的。蒸汽機(jī)把人們從農(nóng)業(yè)時(shí)代帶入了工業(yè)時(shí)代，計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)把人們從工業(yè)時(shí)代帶入了信息時(shí)代，而如今“大數(shù)據(jù)”時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，它源自信息時(shí)代，又是信息時(shí)代全方位的深化應(yīng)用與延伸?！按髷?shù)據(jù)”時(shí)代的生產(chǎn)原材料是數(shù)據(jù)，生產(chǎn)工具則是“大數(shù)據(jù)”技術(shù)，是對(duì)信息時(shí)代所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)的挖掘和分析，從而快速地獲取有價(jià)值信息的技術(shù)和應(yīng)用。

　2.2“大數(shù)據(jù)”的量級(jí)

　20多年來(lái)，各個(gè)領(lǐng)域特別是信息領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量的加速增長(zhǎng)，是“大數(shù)據(jù)”概念產(chǎn)生的基礎(chǔ)。專(zhuān)家測(cè)算，2000年全球新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量為1000PB到2000PB，到2010年僅僅全球企業(yè)一年新存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量就超過(guò)了7000PB。

　大數(shù)據(jù)＝海量數(shù)據(jù)＋復(fù)雜類(lèi)型數(shù)據(jù)。目前全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是ZB級(jí)，到2015年會(huì)達(dá)到35個(gè)ZB。這表明，海量存儲(chǔ)已經(jīng)達(dá)到了ZB級(jí)(1ZB=1000PB，1PB=1000TB，1TB=1000GB，1GB=1000MB)，對(duì)于硬件系統(tǒng)的需求已經(jīng)超出了傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)概念。

　2.3“大數(shù)據(jù)”的特點(diǎn)

　國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)認(rèn)為，某項(xiàng)技術(shù)要想成為“大數(shù)據(jù)”技術(shù)，必須滿足IBM所描述的三個(gè)“V”：多樣性(variety)、大容量(volume)和時(shí)效性高(velocity)。多樣性是指數(shù)據(jù)應(yīng)包含結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)；大容量是指聚合在一起供分析的數(shù)據(jù)量必須是非常龐大的；時(shí)效性高則是指數(shù)據(jù)處理的速度必須很快。

　具體來(lái)說(shuō)，“大數(shù)據(jù)”具有4個(gè)基本特征：一是數(shù)據(jù)體量巨大。百度資料表明，其新首頁(yè)導(dǎo)航每天需要提供的數(shù)據(jù)超過(guò)1.5PB(1PB=1024TB)，這些數(shù)據(jù)如果打印出來(lái)將超過(guò)5千億張A4紙。有資料證實(shí)，到目前為止，人類(lèi)生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量?jī)H為200PB。二是數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)類(lèi)型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類(lèi)型的數(shù)據(jù)，個(gè)性化數(shù)據(jù)占絕對(duì)多數(shù)。三是處理速度快。數(shù)據(jù)處理遵循“1秒定律”，可從各種類(lèi)型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價(jià)值的信息。四是價(jià)值密度低。以視頻為例，一小時(shí)的視頻，在不間斷的監(jiān)控過(guò)程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。

　2.4“大數(shù)據(jù)”技術(shù)的構(gòu)成

　如果說(shuō)“大數(shù)據(jù)”是一種技術(shù)，又具體包括哪些技術(shù)？專(zhuān)家認(rèn)為，“大數(shù)據(jù)”技術(shù)由四種技術(shù)構(gòu)成：它們包括：分析技術(shù)、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式計(jì)算技術(shù)。

　各種研究表明，“大數(shù)據(jù)”是與智能制造、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)革命并行的又一次顛覆性的技術(shù)變革。其具體內(nèi)容包括：海量數(shù)據(jù)分析技術(shù)、“大數(shù)據(jù)”處理技術(shù)、分布式計(jì)算技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。

　三、美國(guó)正在全面推進(jìn)“大數(shù)據(jù)”研發(fā)

　2012年3月29日，奧巴馬總統(tǒng)發(fā)布《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》，開(kāi)啟了美國(guó)“大數(shù)據(jù)”全面研發(fā)工作，“大數(shù)據(jù)”作為信息時(shí)代獲取、處理與利用信息的一項(xiàng)核心技術(shù)，正改變著國(guó)家安全、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展乃至人類(lèi)生活的各個(gè)方面，已成為信息時(shí)代大國(guó)競(jìng)爭(zhēng)的一個(gè)戰(zhàn)略性的新領(lǐng)域。美國(guó)甚至流行一句諺語(yǔ)叫“除了上帝，任何人都必須用數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)話”。美國(guó)政府把“大數(shù)據(jù)”看成是“未來(lái)的新石油”。

　美國(guó)政府宣布“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議(BigDataResearchandDevelopmentInitiative)”，來(lái)推進(jìn)從大量的、復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合中獲取知識(shí)和洞見(jiàn)的能力?！洞髷?shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》提出，將提升美國(guó)利用收集的龐大而復(fù)雜的數(shù)字資料提煉真知灼見(jiàn)的能力，協(xié)助加速科學(xué)、工程領(lǐng)域創(chuàng)新步伐，強(qiáng)化美國(guó)國(guó)土安全，轉(zhuǎn)變教育和學(xué)習(xí)模式?！洞髷?shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》還承諾將在科學(xué)研究、環(huán)境保護(hù)、生物醫(yī)藥研究、教育以及國(guó)家安全等領(lǐng)域利用“大數(shù)據(jù)”技術(shù)進(jìn)行突破。

　該倡議涉及聯(lián)邦政府的美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金(NSF)、美國(guó)國(guó)家衛(wèi)生研究院(NIH)、美國(guó)能源部(DOE)、美國(guó)國(guó)防部(DOD)、美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局(DARPA)、美國(guó)地質(zhì)勘探局(USGS)等六個(gè)部門(mén)。這些部門(mén)承諾將投資總共超過(guò)兩億美元，來(lái)大力推動(dòng)和改善與“大數(shù)據(jù)”相關(guān)的收集、組織和分析工具及技術(shù)。在這份倡議中還透露了多項(xiàng)正在進(jìn)行中的聯(lián)邦政府各部門(mén)的大數(shù)據(jù)計(jì)劃。主要內(nèi)容如下：美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金和美國(guó)國(guó)家衛(wèi)生研究院主要推進(jìn)大數(shù)據(jù)科學(xué)和工程的核心方法及技術(shù)研究，項(xiàng)目包括管理、分析、可視化、以及從大量的多樣化數(shù)據(jù)集中提取有用信息的核心科學(xué)技術(shù)；國(guó)防部高級(jí)研究局項(xiàng)目主要推進(jìn)大數(shù)據(jù)輔助決策，集中在情報(bào)、偵查、網(wǎng)絡(luò)間諜等方面，匯集傳感器、感知能力和決策支持建立真正的自治系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)操作和決策的自動(dòng)化；美國(guó)能源部試圖通過(guò)先進(jìn)的計(jì)算進(jìn)行科學(xué)發(fā)現(xiàn)，提供2500萬(wàn)美元基金來(lái)建立可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)管理、分析和可視化研究所；美國(guó)地質(zhì)勘探局通過(guò)給科學(xué)家提供深入分析的場(chǎng)所和時(shí)間、最高水平的計(jì)算能力和理解大數(shù)據(jù)集的協(xié)作工具，催化在地理系統(tǒng)科學(xué)的創(chuàng)新思維。

　四、“大數(shù)據(jù)”技術(shù)在工控行業(yè)中的若干應(yīng)用研究

　4.1在電力行業(yè)的若干應(yīng)用研究

　在電力行業(yè)，堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)建設(shè)及“三集五大”管理體系的決策部署，對(duì)數(shù)據(jù)的管理、共享及互操作提出了更高的要求。電力行業(yè)面臨著正在形成的大數(shù)據(jù)環(huán)境，為此，需要不斷挖掘大數(shù)據(jù)環(huán)境下的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理的潛在需求，探索適應(yīng)電力數(shù)據(jù)的理論和方法，使得電力信息系統(tǒng)的運(yùn)維的外延向數(shù)據(jù)運(yùn)維的范疇進(jìn)一步地拓展。以更好地適應(yīng)數(shù)據(jù)量的迅速增長(zhǎng)、數(shù)據(jù)類(lèi)型的多樣化、數(shù)據(jù)時(shí)效性不斷提高。

　以智能電網(wǎng)為例，電網(wǎng)互聯(lián)是電力系統(tǒng)發(fā)展的客觀規(guī)律，有必要加強(qiáng)研發(fā)大規(guī)?；ヂ?lián)電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行技術(shù)、先進(jìn)可靠的配電網(wǎng)與共用技術(shù)及微電網(wǎng)技術(shù)為主的分布式電力系統(tǒng)。因此，采集、分析并有效應(yīng)用“大數(shù)據(jù)”是解決能源與公共事業(yè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)的重要因素，可以實(shí)現(xiàn)向智能電網(wǎng)轉(zhuǎn)型、改善分布式可再生發(fā)電的資產(chǎn)預(yù)報(bào)與調(diào)度、提高發(fā)電效率以及改變客戶運(yùn)營(yíng)模式。

　《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的作者舍恩伯格說(shuō)，可以抽象地認(rèn)為，智能電網(wǎng)就是“大數(shù)據(jù)”這個(gè)概念在電力行業(yè)中的應(yīng)用，就是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將用戶的用電習(xí)慣等信息傳回給電網(wǎng)企業(yè)的信息中心，進(jìn)行分析處理，并對(duì)電網(wǎng)規(guī)劃、建設(shè)、服務(wù)等提供更可靠的依據(jù)。同時(shí)，對(duì)于風(fēng)能、太陽(yáng)能等具有間歇性的新能源，通過(guò)“大數(shù)據(jù)”分析進(jìn)行有效地調(diào)節(jié)，也可以使新能源更好地與傳統(tǒng)的水火電進(jìn)行互補(bǔ)，更為靈活地出力。在本質(zhì)上，智能電網(wǎng)是“大數(shù)據(jù)”在電力上的應(yīng)用。在電力行業(yè)，堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)的迅速發(fā)展使信息通信技術(shù)正以前所未有的廣度、深度與電網(wǎng)生產(chǎn)、企業(yè)管理快速融合，信息通信系統(tǒng)已經(jīng)成為智能電網(wǎng)的“中樞神經(jīng)”，支撐新一代電網(wǎng)生產(chǎn)和管理發(fā)展。

　“大數(shù)據(jù)”與電網(wǎng)的融合可組成智能電網(wǎng)，涉及發(fā)電到用戶的整個(gè)能源轉(zhuǎn)換過(guò)程和電力輸送鏈，主要包括智能電網(wǎng)基礎(chǔ)技術(shù)、大規(guī)模新能源發(fā)電及并網(wǎng)技術(shù)、智能輸電網(wǎng)技術(shù)、智能配電網(wǎng)技術(shù)及智能用電技術(shù)等，是未來(lái)電網(wǎng)的發(fā)展方向等。電力企業(yè)是不是符合“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用的企業(yè)？享譽(yù)信息產(chǎn)業(yè)界多年的梅特卡夫定律指出，網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值與聯(lián)網(wǎng)的用戶數(shù)的平方成正比。隨著電力工業(yè)與信息化的深度融合，智能電網(wǎng)將承載著電力流、信息流和業(yè)務(wù)流，電網(wǎng)和電力信息通信網(wǎng)的用戶將發(fā)生疊加，電網(wǎng)的整體價(jià)值會(huì)躍升。這種價(jià)值的躍升將使電力企業(yè)具有大數(shù)據(jù)的時(shí)代特征。電力信息通信將突破傳統(tǒng)運(yùn)維、產(chǎn)生更多的增值服務(wù)，甚至催生新的管理模式創(chuàng)新。數(shù)據(jù)中心將被賦予更多的職能，比如強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析和決策能力。電力企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)主要來(lái)自生產(chǎn)數(shù)據(jù)和運(yùn)營(yíng)管理數(shù)據(jù)。電力企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)既包括發(fā)電量、電壓穩(wěn)定性等實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)，也包括物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、新能源并網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)、電動(dòng)汽車(chē)充換電、車(chē)聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)帶來(lái)的新數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。電力企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理數(shù)據(jù)，則包括交易電價(jià)、售電量、用電客戶、ERP、一體化平臺(tái)、協(xié)同辦公等方面的數(shù)據(jù)。如能充分利用這些基于電力生產(chǎn)、使用等實(shí)際數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行深入分析，便可以提供大量的高附加值服務(wù)。這些增值服務(wù)將有利于電網(wǎng)安全檢測(cè)與控制，客戶用電行為分析與客戶細(xì)分，電力企業(yè)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)管理等，實(shí)現(xiàn)更科學(xué)的需求側(cè)管理。數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的“按需分配、恒值供給、多次挖掘”將成為新經(jīng)濟(jì)形態(tài)的不竭動(dòng)力，而“大數(shù)據(jù)”技術(shù)和應(yīng)用成為決策的輔助系統(tǒng)。

　“大數(shù)據(jù)”時(shí)代對(duì)電力行業(yè)發(fā)展提出新的挑戰(zhàn)，但也帶來(lái)新的發(fā)展機(jī)遇。通過(guò)良好的數(shù)據(jù)管理，并運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘手段踐行大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，將切實(shí)提高電力生產(chǎn)、營(yíng)銷(xiāo)，以及電網(wǎng)運(yùn)維等各方面生產(chǎn)管理水平，為使中國(guó)電力企業(yè)繼續(xù)立于世界先進(jìn)行列提供強(qiáng)大的信息技術(shù)支撐。

　據(jù)悉，2013年3月，中國(guó)電機(jī)工程學(xué)會(huì)電力信息化專(zhuān)委會(huì)擬編制發(fā)布《中國(guó)電力大數(shù)據(jù)發(fā)展白皮書(shū)(2013)》，這將是我國(guó)首次就電力“大數(shù)據(jù)”問(wèn)題發(fā)布的白皮書(shū)。作為電力信息化專(zhuān)委會(huì)秘書(shū)處所在單位，國(guó)網(wǎng)信息通信有限公司承擔(dān)白皮書(shū)的調(diào)研和編寫(xiě)工作。白皮書(shū)全文12000余字，分為引言、迎接電力“大數(shù)據(jù)‘時(shí)代、展望電力“大數(shù)據(jù)”時(shí)代、邁向電力“大數(shù)據(jù)”時(shí)代、結(jié)束語(yǔ)等五部分。這充分表明，電力工業(yè)作為國(guó)家基礎(chǔ)性能源設(shè)施，與社會(huì)發(fā)展和人民生活息息相關(guān)，是國(guó)民經(jīng)濟(jì)社會(huì)健康穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展的重要條件。積極應(yīng)用“大數(shù)據(jù)”技術(shù)，推動(dòng)中國(guó)電力“大數(shù)據(jù)”事業(yè)健康發(fā)展，對(duì)實(shí)現(xiàn)中國(guó)電力工業(yè)科學(xué)發(fā)展具有極大的現(xiàn)實(shí)意義。

　完全可以預(yù)期，“大數(shù)據(jù)”技術(shù)的在電力行業(yè)中的應(yīng)用研究，僅僅是開(kāi)始。隨著電力行業(yè)的不斷發(fā)展，“大數(shù)據(jù)技術(shù)”應(yīng)用，將會(huì)不斷擴(kuò)展與深化。

　4.2有助于提升工控行業(yè)的“洞察力”

　所謂“洞察力”，指的是人對(duì)任何特定情況作出預(yù)見(jiàn)的能力。在企業(yè)管理上，“洞察力”更意味著管理者必須擁有以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、深入觀察分析，透過(guò)現(xiàn)象看本質(zhì)、將理論應(yīng)用到實(shí)際工作中的能力。隨著數(shù)據(jù)總量的持續(xù)增長(zhǎng)和急速膨脹，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，2013年電力、石油等能源細(xì)分行業(yè)紛紛拉開(kāi)了“大數(shù)據(jù)”開(kāi)發(fā)應(yīng)用的序幕?！按髷?shù)據(jù)”技術(shù)強(qiáng)調(diào)的是從海量數(shù)據(jù)中快速獲取有價(jià)值信息的能力，如何從海量數(shù)據(jù)中高效獲取數(shù)據(jù)，有效地深加工并最終得到有用的數(shù)據(jù)是能源企業(yè)涉足“大數(shù)據(jù)”的目的?！按髷?shù)據(jù)”是以大量資料為基礎(chǔ)，以更加科學(xué)的方式，進(jìn)行分析、洞察的創(chuàng)新能力。實(shí)際上，進(jìn)入“大數(shù)據(jù)”時(shí)代以來(lái)，現(xiàn)代企業(yè)正經(jīng)歷著規(guī)?；⒍鄻踊咚倩臄?shù)據(jù)挑戰(zhàn)。越來(lái)越多的管理者開(kāi)始意識(shí)到，若無(wú)法對(duì)海量信息進(jìn)行有效的分析處理，預(yù)測(cè)出潛在的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，便容易在競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)；若無(wú)法通過(guò)有效的溝通，確保洞察到的信息被較好地執(zhí)行，則可能致使企業(yè)商機(jī)的流失。

　未來(lái)，企業(yè)會(huì)依靠洞悉數(shù)據(jù)中的信息更加了解自己，也更加了解客戶。在這個(gè)瞬息萬(wàn)變的時(shí)代，面對(duì)各種隨時(shí)可能發(fā)生變化的形勢(shì)，管理者不妨使用“以洞察獲取先機(jī)、用溝通確保執(zhí)行”的方式，制定各種應(yīng)對(duì)戰(zhàn)略，保證企業(yè)這艘“大船”平穩(wěn)行駛，在不斷的競(jìng)爭(zhēng)中獲得勝利。企業(yè)管理公司SAP(全球知名的企業(yè)管理和協(xié)同化商務(wù)解決方案供應(yīng)商)曾做過(guò)一項(xiàng)調(diào)查，發(fā)現(xiàn)在任何行業(yè)中，將最具競(jìng)爭(zhēng)力的企業(yè)與最不具競(jìng)爭(zhēng)力的企業(yè)相比，前者的員工受到更強(qiáng)洞察力的影響的比例是后者兩倍，由此可見(jiàn)，強(qiáng)大的洞察力對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)起推動(dòng)作用。

　歸根到底，“大數(shù)據(jù)”的最終意義在于獲得提升“洞察力”的能力和價(jià)值。移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)被認(rèn)為是寶貴資源，任何一家有雄心、渴望獲取洞察力的企業(yè)，都應(yīng)及早制定“大數(shù)據(jù)”戰(zhàn)略和方案。否則，所有的機(jī)會(huì)將被“數(shù)據(jù)鴻溝”所延宕。

　4.3“大數(shù)據(jù)”的核心：更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)企業(yè)數(shù)據(jù)

　在“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，數(shù)據(jù)與機(jī)器將在人類(lèi)的日常決策中占有重要的地位。未來(lái)，人類(lèi)必須學(xué)會(huì)如何和海量的數(shù)據(jù)相處。從個(gè)體角度而言，人類(lèi)需要學(xué)會(huì)如何平衡個(gè)人直覺(jué)與數(shù)字證據(jù)之間的關(guān)系；從企業(yè)與組織角度而言，人類(lèi)需要探索企業(yè)組織架構(gòu)和決策流程與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系；從創(chuàng)新角度而言，人類(lèi)需要探索如何打造合適的產(chǎn)業(yè)環(huán)境，促進(jìn)更多的創(chuàng)新的“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用的誕生。“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，海量數(shù)據(jù)處理與挖掘的技術(shù)固然十分重要，但是，更為重要的因素仍然是人。只有人，才能利用新技術(shù)與新方法創(chuàng)造性地搜集與探索數(shù)據(jù)中隱含的意義；只有人，才能最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用，在機(jī)器與數(shù)據(jù)的支持下更有效地決策。換句話說(shuō)，“大數(shù)據(jù)”的核心：是要求更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)企業(yè)的數(shù)據(jù)。為了適應(yīng)“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的來(lái)臨，企業(yè)需要從管理者的思維方式、企業(yè)的組織架構(gòu)和信息環(huán)境等多方面進(jìn)行改變以與之相適應(yīng)。

　企業(yè)“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用一方面是與宏觀經(jīng)濟(jì)、人民生活、社會(huì)保障、道路交通的信息融合，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展；另一方面，是各個(gè)行業(yè)或企業(yè)內(nèi)部，跨專(zhuān)業(yè)、跨單位、跨部門(mén)的數(shù)據(jù)融合，提升行業(yè)、企業(yè)管理水平和經(jīng)濟(jì)效益。

　4.4數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在工控行業(yè)里的應(yīng)用

　數(shù)據(jù)挖掘，又稱(chēng)為知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscovery)，是通過(guò)分析每個(gè)數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)。利用大數(shù)據(jù)可對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行分析，加工成有用的數(shù)據(jù)，進(jìn)而全面掌控企業(yè)業(yè)務(wù)。對(duì)電力行業(yè)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)是電力企業(yè)深化應(yīng)用、提升應(yīng)用層次、強(qiáng)化集團(tuán)企業(yè)管控的有力技術(shù)手段。隨著電力企業(yè)各類(lèi)IT系統(tǒng)對(duì)業(yè)務(wù)流程的基本覆蓋，采集到的數(shù)據(jù)量迅速增長(zhǎng)。電力行業(yè)面臨的問(wèn)題不僅僅是收集和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而是圍繞數(shù)據(jù)采用相應(yīng)的定量和統(tǒng)計(jì)信息，挖掘更加有價(jià)值的信息。如國(guó)網(wǎng)信通公司在北京亦莊的數(shù)據(jù)中心里，就設(shè)有10200個(gè)傳感器，它們及時(shí)采集數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)到云并進(jìn)行分析和利用。

　數(shù)據(jù)挖掘是從海量實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、潛在有用信息和知識(shí)的過(guò)程，是一個(gè)知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程。整個(gè)過(guò)程分為業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建立挖掘模型、評(píng)估和部署六個(gè)步驟。即在開(kāi)始數(shù)據(jù)挖掘之前，我們必須了解業(yè)務(wù)需求，根據(jù)需求明確挖掘主題、要求和最終目標(biāo)；接下來(lái)便是對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行組織、清理、集成、變換等一系列數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理工作；在搞好數(shù)據(jù)治理的基礎(chǔ)上，便可應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘算法和工具建立挖掘模型；之后對(duì)所建立的模型進(jìn)行評(píng)估，重點(diǎn)具體考慮得出的結(jié)果是否符合最初的業(yè)務(wù)目標(biāo)；最后，便可將發(fā)現(xiàn)的結(jié)果以及過(guò)程利用各種可視化技術(shù)(報(bào)表、報(bào)告、圖形等)呈現(xiàn)出來(lái)。

　4.5工控行業(yè)的“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用案例

　工業(yè)控制系統(tǒng)中“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用研究?，F(xiàn)舉例如下：

　案例之一，《SCADA系統(tǒng)中大數(shù)據(jù)處理的研究與開(kāi)發(fā)》

　在SCADA(SupervisoryControlAndDataAcquisition)系統(tǒng)，即數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，由于很多應(yīng)用企業(yè)的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)很多，同時(shí)由于應(yīng)用方面的實(shí)際需要，通常需要把采集的數(shù)據(jù)保留一段很長(zhǎng)的時(shí)間，用于查詢、分析和統(tǒng)計(jì)。另一方面，很多數(shù)據(jù)的采集要求實(shí)時(shí)性較高，需要保持著較高的采集頻率，從而，數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)勢(shì)必會(huì)越來(lái)越多，因此，在保證系統(tǒng)穩(wěn)定與正常訪問(wèn)的前提下，將不可避免地面臨著大數(shù)據(jù)的處理問(wèn)題。

　如：某城市供水管網(wǎng)數(shù)據(jù)SCADA系統(tǒng)中有多個(gè)水廠，每個(gè)水廠有多達(dá)上百個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)，包括了水溫、水流量、水壓力、水位以及其它多項(xiàng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。針對(duì)此類(lèi)問(wèn)題，在不改變數(shù)據(jù)采集周期、不增加硬件設(shè)備的情況下，通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，完全可以達(dá)到提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度、提高系統(tǒng)運(yùn)行效率的目的，可具體進(jìn)行優(yōu)化。

　案例之二，《大數(shù)據(jù)推動(dòng)自動(dòng)化和信息化融合》

　2012年9月20日，“第二屆云計(jì)算大會(huì)暨大數(shù)據(jù)高峰論壇”在北京召開(kāi)。在此次以“云計(jì)算與大數(shù)據(jù)融合發(fā)展方向”為主要探討話題的高峰論壇上，與會(huì)嘉賓北京首鋼自動(dòng)化信息技術(shù)有限公司總工程師郭雨春做主題演講。

　郭雨春認(rèn)為，“縱覽首鋼對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用歷史，原來(lái)數(shù)據(jù)是一種資料，到后來(lái)變成資源，到現(xiàn)在是一種資產(chǎn)?！薄皟苫诤显谥圃鞓I(yè)來(lái)講應(yīng)該是比較新的課題，結(jié)合企業(yè)的信息化，從管理角度來(lái)講，應(yīng)該是精細(xì)化管理，從生產(chǎn)流程來(lái)講應(yīng)該是產(chǎn)業(yè)升級(jí)。這兩個(gè)都離不開(kāi)自動(dòng)化和信息化支持。建立數(shù)字化企業(yè)是兩化深度融合必然結(jié)果，而其中最關(guān)鍵的是數(shù)據(jù)。因?yàn)閮苫诤线M(jìn)程中，首先要提到就是自動(dòng)化和信息化之間關(guān)系，就是因?yàn)橛写髷?shù)據(jù)，有了數(shù)據(jù)的融合，所以才出現(xiàn)了自動(dòng)化和信息化的融合?！焙翢o(wú)疑問(wèn)，大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)的前景十分廣闊，“看不見(jiàn)的數(shù)據(jù)，看得見(jiàn)的價(jià)值”正給新興的通過(guò)數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)的公司帶來(lái)難以估量的市場(chǎng)潛力。

　案例之三，《“大數(shù)據(jù)”支撐智慧城市建設(shè)》

　未來(lái)智慧城市的建設(shè)將帶來(lái)數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長(zhǎng)，“大數(shù)據(jù)”將像血液一樣遍布智慧交通、智慧醫(yī)療、智慧生活等智慧城市建設(shè)的各個(gè)方面，城市管理正在從“經(jīng)驗(yàn)治理”向“科學(xué)治理”轉(zhuǎn)變。智慧城市是否真正“智慧”源自“大數(shù)據(jù)”，如何挖掘海量數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值并為城市治理提供可靠決策和建議，成為智慧城市建設(shè)的關(guān)鍵。專(zhuān)家建議，中國(guó)必須抓住“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的機(jī)遇，挖掘海量數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，進(jìn)而推進(jìn)智能城市建設(shè)。

　結(jié)合智慧城市對(duì)信息的需求，“大數(shù)據(jù)”在智慧城市中的落腳點(diǎn)為——為智慧城市的各個(gè)領(lǐng)域提供強(qiáng)大的決策支持。在城市規(guī)劃方面，通過(guò)對(duì)城市地理、氣象等自然信息和經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化、人口等人文社會(huì)信息的挖掘，可以為城市規(guī)劃提供強(qiáng)大的決策支持，強(qiáng)化城市管理服務(wù)的科學(xué)性和前瞻性。在交通管理方面，通過(guò)對(duì)道路交通信息的實(shí)時(shí)挖掘，能有效緩解交通擁堵，并快速響應(yīng)突發(fā)狀況，為城市交通的良性運(yùn)轉(zhuǎn)提供科學(xué)的決策依據(jù)。在安防與防災(zāi)領(lǐng)域，通過(guò)大數(shù)據(jù)的挖掘，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)人為或自然災(zāi)害、恐怖事件，提高應(yīng)急處理能力和安全防范能力等。

　中國(guó)工程院院士鄔賀銓在2013年1月11日舉行的《2013中國(guó)智慧城市年會(huì)》上說(shuō)：“‘大數(shù)據(jù)’挖掘?qū)χ腔鄢鞘械慕?jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)管理是無(wú)形的生產(chǎn)資料，‘大數(shù)據(jù)’價(jià)值的合理共享和利用將創(chuàng)造巨大財(cái)富?！编w賀銓認(rèn)為，智慧城市是城鎮(zhèn)化進(jìn)程的下一階段，是城市信息化的新高度，是現(xiàn)代城市發(fā)展的愿景。智慧城市在產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的同時(shí)，“大數(shù)據(jù)”也支撐著智慧城市的建設(shè)和發(fā)展。

　五、“大數(shù)據(jù)”技術(shù)應(yīng)用的局限性

　這里，我并不是想說(shuō)大數(shù)據(jù)分析不是一個(gè)好的工具。而是想說(shuō)，就像任何好的工具一樣，它有它所擅長(zhǎng)的地方，也會(huì)其局限的地方。而世界正因?yàn)椴荒軉螐囊粋€(gè)方面解釋而顯得有趣。

　5.1就像任何工具一樣，“大數(shù)據(jù)”分析也有其局限性。

　“大數(shù)據(jù)”的局限性是算法不能完全代替人的判斷。實(shí)際上“大數(shù)據(jù)”在很多方面都無(wú)法取代人類(lèi)的智慧和判斷，“大數(shù)據(jù)”可以處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，彌補(bǔ)管理者過(guò)于依賴直覺(jué)的不足；但是人們也應(yīng)當(dāng)意識(shí)到，“大數(shù)據(jù)”也有很多不擅長(zhǎng)的地方：例如，無(wú)法對(duì)“情感”和“社會(huì)關(guān)系”等進(jìn)行定性分析，原始數(shù)據(jù)和分析結(jié)果會(huì)受到人類(lèi)主觀意識(shí)影響；又如，“大數(shù)據(jù)”不擅長(zhǎng)上下文情景分析；再如，“大數(shù)據(jù)”不擅長(zhǎng)處理真正的巨型問(wèn)題；還如，原始數(shù)據(jù)往往會(huì)被扭曲，數(shù)據(jù)分析的結(jié)論往往基于大眾偏好。

　“大數(shù)據(jù)技術(shù)目前存在局限性，還不適用于所有企業(yè)?！按髷?shù)據(jù)”最美的地方，就是我們不再受數(shù)據(jù)容量的局限，它可以不斷的增加一些變量，然后增加價(jià)值，幫助我們做出更好的決策。

　斯坦福大學(xué)專(zhuān)家特來(lái)沃爾?哈斯蒂也指出，“大數(shù)據(jù)”的理論是“在稻草堆里找一根針”，而面臨的問(wèn)題則是“所有稻草看上去都挺像那根針”。而喬治?梅森大學(xué)專(zhuān)家瑞貝克?高爾丁則提出“數(shù)據(jù)提供者造假”的危險(xiǎn)，在“大數(shù)據(jù)時(shí)代”變得更有害，因?yàn)椤按髷?shù)據(jù)”理論建立在“海量數(shù)據(jù)都是事實(shí)”的基礎(chǔ)上，但人們無(wú)法控制數(shù)據(jù)提供者和搜集者本人的偏見(jiàn)和篩選。近年來(lái)已有不少學(xué)者指出，擁有最完善數(shù)據(jù)庫(kù)、最先接受“大數(shù)據(jù)”理念的華爾街投行和歐美大評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)，卻每每在重大問(wèn)題上判斷出錯(cuò)，這本身就揭示了“大數(shù)據(jù)”的局限性。

　5.2企業(yè)信息安全成為重大問(wèn)題

　“大數(shù)據(jù)”堪稱(chēng)一把雙刃劍，不論是企業(yè)還是個(gè)人，都會(huì)因?yàn)椤按髷?shù)據(jù)”的爆發(fā)而獲益匪淺，但同時(shí)，個(gè)人隱私也無(wú)處遁形。站在不同的角度看“大數(shù)據(jù)”，它既可能是大機(jī)會(huì)、大發(fā)展、大創(chuàng)新，也可能是大危機(jī)、大破壞、大淘汰。由于“大數(shù)據(jù)”炙手可熱，數(shù)據(jù)的流失、泄露和私下買(mǎi)賣(mài)也成為噩夢(mèng)，全球各地不時(shí)發(fā)生的個(gè)人信息被盜可被看作“大數(shù)據(jù)時(shí)代”對(duì)個(gè)人生活的傷害，而“維基泄密事件”則提醒強(qiáng)力部門(mén)和各國(guó)政府，“大數(shù)據(jù)”的魔力同樣會(huì)對(duì)強(qiáng)者構(gòu)成反嚙。數(shù)字世界擴(kuò)大的同時(shí)也意味著危險(xiǎn)隨之?dāng)U大。最近，通過(guò)美國(guó)人斯諾登的持續(xù)爆料，“棱鏡門(mén)”公之于眾，全球在感到觸目驚心的同時(shí)，也不得不對(duì)美國(guó)收集數(shù)據(jù)的廣泛和浩瀚嘆為觀止。美國(guó)政府的神通廣大，一部分就是基于“大數(shù)據(jù)”。進(jìn)入2013年6月，美國(guó)“棱鏡門(mén)”事件不斷發(fā)酵，為全球信息安全敲響了警鐘?！袄忡R”折射出的隱憂：大數(shù)據(jù)時(shí)代你我都是透明人！未知的安全威脅，讓人不寒而栗。

　數(shù)據(jù)已經(jīng)成為“企業(yè)的命脈”。然而，我們既不應(yīng)該過(guò)分迷信大數(shù)據(jù)、將現(xiàn)有非“大數(shù)據(jù)”技術(shù)馬上棄之不顧，也不應(yīng)該將一切問(wèn)題都推在“大數(shù)據(jù)”身上。很顯然，傳統(tǒng)技術(shù)不會(huì)瞬間“過(guò)時(shí)”、新技術(shù)也無(wú)法一手遮天。

　5.3“大數(shù)據(jù)”理論并非人人相信

　然而“大數(shù)據(jù)”概念似乎正被不顧后果、毫無(wú)章法地過(guò)度使用;即使偶爾使用方法對(duì)路，其適用范圍也并不像技術(shù)人員想象的那么寬泛。例如：美國(guó)學(xué)者就質(zhì)疑過(guò)“大數(shù)據(jù)”理論。微軟研究院首席研究員、麻省理工學(xué)院公民媒體中心客座教授凱特?克勞福德的文章《對(duì)大數(shù)據(jù)的再思考》，就從五個(gè)方面對(duì)大數(shù)據(jù)理論提出了質(zhì)疑：

　(1)大數(shù)據(jù)中存在偏見(jiàn)和盲區(qū)?？藙诟５抡J(rèn)為，數(shù)字無(wú)法自己說(shuō)話。不論其規(guī)模有多大，數(shù)據(jù)集歸根到底是人類(lèi)設(shè)計(jì)的產(chǎn)物，而大數(shù)據(jù)的工具并不能使人們擺脫曲解、隔閡和錯(cuò)誤的成見(jiàn)。

　(2)大數(shù)據(jù)在一定程度上可以使城市變得更加智能和高效，但具體效果如何取決于市政官員對(duì)數(shù)據(jù)及其局限性的了解。

　(3)大數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致基于群體的歧視。大數(shù)據(jù)的倡導(dǎo)者認(rèn)為，“大數(shù)據(jù)對(duì)不同的社會(huì)群體不會(huì)‘厚此薄彼’”，克勞福德認(rèn)為，實(shí)際情況并非如此。大數(shù)據(jù)不僅不會(huì)避免群體歧視，還可能加重這一趨勢(shì)。

　(4)隱私泄露是大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的重要問(wèn)題?？藙诟５抡J(rèn)為，大數(shù)據(jù)的倡導(dǎo)者關(guān)于“大數(shù)據(jù)是匿名的，因此它不會(huì)侵犯我們的隱私”一說(shuō)是大錯(cuò)特錯(cuò)。

　(5)大數(shù)據(jù)為科學(xué)研究提供了新的途徑，但不可斷言“大數(shù)據(jù)是科學(xué)的未來(lái)”?？藙诟５路Q(chēng)，大數(shù)據(jù)的研究方法只能統(tǒng)計(jì)某件事情發(fā)生的頻率和相關(guān)性，但不能得出因果關(guān)系。將大數(shù)據(jù)策略和小數(shù)據(jù)研究相結(jié)合也許是更好的科學(xué)研究途徑。現(xiàn)今對(duì)于“大數(shù)據(jù)”的預(yù)測(cè)或悲觀或樂(lè)觀，它究竟會(huì)如何改變?nèi)祟?lèi)社會(huì)，我們還將拭目以待。但是，專(zhuān)家認(rèn)為：“大數(shù)據(jù)”的創(chuàng)新性、先進(jìn)性與前瞻性，是值得肯定的。因此，辯證地看“大數(shù)據(jù)”對(duì)人類(lèi)活動(dòng)的影響才是正確地。

　5.4“大數(shù)據(jù)”概念常常被過(guò)度濫用

　“大數(shù)據(jù)”這個(gè)概念常常被過(guò)度濫用，要么就是被完全錯(cuò)誤理解。對(duì)于某個(gè)特定應(yīng)用程序中數(shù)據(jù)量的增加而言，無(wú)論這種增長(zhǎng)幅度有多么迅猛，我們都不能就將其稱(chēng)之為大數(shù)據(jù)應(yīng)用。我們需要做的是對(duì)這套系統(tǒng)進(jìn)行擴(kuò)容，而這個(gè)過(guò)程根本沒(méi)那么復(fù)雜——只需做一些設(shè)計(jì)調(diào)整，如果系統(tǒng)本身就預(yù)留了擴(kuò)展設(shè)計(jì)，連調(diào)整都不需要。不過(guò)，一些學(xué)者指出，由于“大數(shù)據(jù)”理論過(guò)于依靠數(shù)據(jù)的匯集，那么一旦數(shù)據(jù)本身有問(wèn)題，在“只問(wèn)有什么，不問(wèn)為什么”的模式下就很可能出現(xiàn)“災(zāi)難性大數(shù)據(jù)”，即因?yàn)閿?shù)據(jù)本身的問(wèn)題，而導(dǎo)出錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)和決策。

　“大數(shù)據(jù)”在業(yè)務(wù)層面也給企業(yè)帶來(lái)多重挑戰(zhàn)，其中三條最為緊迫。一是法律環(huán)境的缺失和民眾不客觀的情緒。在歐盟，什么是信息隱私、什么是信息安全是有明確規(guī)定的，有很明確的規(guī)范。美國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)比較強(qiáng)勢(shì)，通常是做了再說(shuō)，如果出了問(wèn)題會(huì)通過(guò)游說(shuō)國(guó)會(huì)，通過(guò)立法的形式加以肯定、保護(hù)。但是在中國(guó)，從整體上相關(guān)法律是缺失甚至說(shuō)是空白的，電信運(yùn)營(yíng)商既沒(méi)有法律規(guī)范作為依據(jù)，也做不到像美國(guó)的運(yùn)營(yíng)商和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對(duì)政府擁有強(qiáng)勢(shì)的影響力。

　六、結(jié)束語(yǔ)

　根據(jù)IDC預(yù)測(cè)，中國(guó)的“大數(shù)據(jù)”市場(chǎng)從2012年到2016年將增長(zhǎng)5倍，政府、電信、能源、銀行等將是最先使用“大數(shù)據(jù)”工具的行業(yè)。還預(yù)測(cè)，未來(lái)三年我國(guó)“大數(shù)據(jù)”市場(chǎng)將突破百億元。整個(gè)行業(yè)發(fā)展空間巨大。毫無(wú)疑問(wèn)，“大數(shù)據(jù)”創(chuàng)業(yè)的前景廣闊，“看不見(jiàn)的數(shù)據(jù)，看得見(jiàn)的價(jià)值”正給新興的通過(guò)數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司帶來(lái)不可估量的市場(chǎng)潛力。

　“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的到來(lái)，充滿了機(jī)遇與挑戰(zhàn)，誰(shuí)能夠最快地習(xí)慣這種新形式下的數(shù)據(jù)模式，熟悉和掌握處理這種數(shù)據(jù)處理方法，誰(shuí)就會(huì)在之后的信息爭(zhēng)奪戰(zhàn)中占得先機(jī)，取得主動(dòng)權(quán)?！按髷?shù)據(jù)”引領(lǐng)我們走向數(shù)據(jù)智能化時(shí)代，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代將會(huì)智謀未來(lái)！得“大數(shù)據(jù)”者得天下！中國(guó)的工控行業(yè)應(yīng)當(dāng)在“大數(shù)據(jù)”浪潮里，迎頭趕上，奪取勝利果實(shí)。