人類正處于一個數據爆炸的時代。隨著計算機硬件技術的迅速發展，信息存儲的成本迅速降低，使得更大的數據可以更加方便地存儲；隨著互聯網帶寬的快速提升，數據傳輸的數據越來越快，可以傳輸越來越多的數據；隨著智能手機的迅速普及，移動互聯網應用得以迅速發展；社交網絡發展迅速，越來越多的人通過互聯網進行交流和信息交互；云計算應用的落地，使得更多的應用程序，可以通過互聯網來進行應用。
在這種背景下，“大數據”（Big Data）開始受到廣泛關注。研究機構Gartner給“大數據”的定義是這樣的：“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據的特點是4V：
1) Volume：數據體量巨大。從TB級別躍升到PB乃至EB級別。
2) Variety：數據類型繁多。網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。
3) Value：價值密度低。價值密度的高低與數據總量的大小成反比，例如在連續不間斷的視頻監控記錄中，有價值的信息只有一兩秒。
4) Velocity：處理速度快。這是大數據區分于傳統數據挖掘最顯著的特征。
“大數據”確實在互聯網、金融、電信這些行業引發了應用熱潮，然而這樣的熱潮是否能吸引制造業的眼球呢？首先要明確制造業的“大數據”包含哪些內容：
1）產品數據：計算、設計、仿真、工藝、加工、試驗、維護數據、產品結構、配置關系、變更記錄等。隨著三維造型技術、真三維渲染、虛擬現實技術的廣泛應用，產品模型的數據量也迅速增大。
2）運營數據：組織結構、管理制度、人力資源、薪酬、福利、設備、營銷、財務、質量、生產、采購、庫存、標準/行業法規、知識產權、工作計劃、市場推廣、辦公文檔、媒體傳播、電子商務等。例如，在市場推廣方面，涉及到越來越多的多媒體數據。
3）價值鏈數據：客戶、供應商、合作伙伴、聯系人、聯絡記錄、合同、回款、客戶滿意度等。例如，在客戶服務過程中，涉及到很多服務原始記錄的保存。
4）外部數據：經濟數據、政策信息、行業數據、競爭對手數據等。
隨著互聯網社區的發展，制造企業還需要考慮對互聯網上相關的新聞、咨詢、文章、博客、QQ群、微博、微信等信息傳播媒介的信息進行監控，為企業的運營服務，及時規避風險。
雖然制造業的數據符合“大數據”的特點，但是在制造業信息化的進程中，對于“大數據”不可一概而論。對于中小企業而言，“大數據”還并不是他們數據管理的第一要務。據e-works了解，他們在進行基礎數據管理時，首先要解決的不是技術而是管理問題，即如何理順數據管理的流程，規范基礎數據管理。由于他們中的大部分企業還沒有到達“企業2.0”，非結構化數據并不是很多，數據相對而言沒有那么“多樣性”，因此他們的管理重點還是在結構化數據上。但是對于某些大型集團企業而言，確實已經面臨著如上所說的“大數據”問題，他們的非結構化數據越來越多，數據體量呈幾何級數快速增長，有些已經到達了PB甚至EB級，同時，他們必須時刻關注輿情信息，尤其是上市公司，以樹立良好的企業形象。
綜上所述，大型集團制造企業已經開始關注大數據，而對于廣大中小企業而言，雖然面臨亟待解決的問題還是數據的規范化管理，但以后他們的管理終將規范、也終將迎來“企業2.0”，移動應用也越來越普及，非結構化數據也會越來越重要，“大數據”對于中小企業也只是遲早的問題。
延伸閱讀：
制造業進入大數據時代
http://blog.e-works.net.cn/6399/articles/381538.html
惠普服務助力客戶規劃、部署并支持大數據環境
http://news.e-works.net.cn/category8/news48381.htm
IBM PureData優勢飆升 “大數據專家”力添時代價值
http://ibm.e-works.net.cn/document/201212/article15223.htm
亞洲公司在大數據浪潮中進入智能系統時代
http://news.e-works.net.cn/category10/news46868.htm
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本文標題：制造業開始關注大數據
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