|
大數據（Big Data）是指需要先進技術進行捕捉、存儲、分配和分析的海量數據，這些數據具有快速、復雜和多變的特點。大數據正處于引爆點，有數十億美元被投入來將海量信息轉化為對商業有價值的見解。不過，大數據的內涵不僅僅在于數字和見解。 我認為，我們對于大數據的理解不僅是其中存在價值，而更在于可以進行種種連接以賦予大數據主動性和預測性——或讓信息智能化。 下面是一個例子：核磁共振成像掃描是觀察人體內部情況的最佳方式，雖然該技術能有效幫助多發性硬化癥、腦部腫瘤、韌帶撕裂和中風的診斷，但核磁共振成像機產生的數據跟最需要它的人是斷裂開來的。 在一個非常簡單的層面上，有很多個體共同合作讓掃描行為發生。護士掌管著檢測可能需要的藥物或造影劑，核磁共振成像機技師負責操作掃描儀，放射科醫生則甄別需要用到的成像序列并對圖像進行解譯。然后，這些信息被交給護士，后者將之轉交給主治醫生查看，以便其采取相應行動。這就是大數據，但它沒有使信息變得更加智能。 為了使信息智能化，新的連接需要建立起來，這樣大數據才能“知道”何時以何種方式前往何地。如果核磁共振成像數據被更好地連接起來，那么合適的醫師就能夠自動獲得病患提交的核磁共振圖像——這樣，情況就變成信息尋找醫生，而不是醫生尋找信息。此外，當合適的醫生查看了圖像之后，更進一步的連接可以使這些圖像“知道”自己需要被歸檔到病患的永久數字醫療記錄當中。 這類主動、路徑安全的大數據看起來可能像是工作流程的一種簡單升級，但事實上，它代表的東西可能是自工業革命以來意義最深遠的商業和技術的融合——在通用電氣內部，我們稱之為工業互聯網（Industrial Internet）——而它距離我們比你想象得更近。 超越大數據 大數據是工業互聯網的命脈，但工業互聯網同樣意味著開發新的軟件和分析方法，以便從原先不存在連接的地方——比如機器內部——提取和厘清數據。通過讓機器經由軟件連接到互聯網，數據由此產生，見解不斷積累，但更重要的是，這些機器現在成為一個緊密結合的智能網絡的組成部分，這個網絡可以被構建來讓關鍵信息實現安全的自動化傳輸，以對性能問題進行預測。這代表著及時省下來的數千億美元和各大行業可資利用的資源。 核磁共振成像只是一個例子，想一想停電事故，那不僅代價高昂，而且具有破壞性，甚至是危險的。很多時候停電事故得不到修復，有時長達數周時間，這是因為線路斷開的地點無法被立刻獲知，或是因為系統需要進行大規模的檢修而發生故障的部位可能位于世界的另一側。有了工業互聯網之后，從發電的巨大機器到電線桿上的變壓器，一切都可以連接到互聯網上，從而提供狀態更新和性能數據。由此，我們可以在潛在問題造成公司損失數百萬或數十億美元以及浪費客戶時間之前搶先采取行動。此外，現場查驗員在計劃進行修復之前將不再需要“去看看”出了什么問題，他們將能夠預測哪兒出了錯，并準備好修復所需的零部件。 我們常常忘記，我們仍然處于互聯網的早期階段，當然對于大數據的革新也是一樣。大數據委員會（The Big Data Commission）本周發布的報告幫助我們理解了什么是大數據以及它如何能夠積極地推動世界的發展，但事實是，每年在能源、交通、醫保等領域，有數千億美元——如果不是數萬億美元的話——跟非生產性時間聯系在了一起。不久，我們將需要為未來100年及更長的時間重建我們的城市和基礎設施。我們也將不得不在能源使用上變得極富效率，并為了大眾的利益繼續推進醫療保健。要做到這一點，我們必須奮勇爭先，我們不僅需要擁抱大數據，還需要建立正確的連接讓大數據為我們服務。 本文作者比爾·魯哈系通用電氣公司（General Electric）的副總裁兼全球技術總監。 雙語閱讀：The Industrial Internet: Even Bigger Than Big Data |
|
|
