我們大多數(shù)人會認為大數(shù)據(jù)包含了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。我更提倡大數(shù)據(jù)是“多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”的說法，無論是自由文本還是關(guān)系數(shù)據(jù)庫等，大數(shù)據(jù)可以由人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)足跡與機器自動生產(chǎn)的數(shù)據(jù)兩大板塊形成。大數(shù)據(jù)的工具和技術(shù)能夠為不同的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)服務(wù)。在信息化與工業(yè)化融合的過程與商業(yè)活動中，我們需要加強機器數(shù)據(jù)的采集，分析，并且把此項工作作為智能制造的核心工作之一。

——工業(yè)大數(shù)據(jù)的機器數(shù)據(jù)讓我們的業(yè)務(wù)變得透明

在現(xiàn)代工業(yè)供應(yīng)鏈中，隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，我們可以感受到了從采購，生產(chǎn)，物流與銷售市場都是大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)場。大數(shù)據(jù)可以幫助我們實現(xiàn)客戶的分析和挖掘，它的應(yīng)用場景包括了實時核心，交易，服務(wù)，后臺服務(wù)等。通過的載體包括了手機，傳感器，穿戴設(shè)備，3D打印機和平板電腦等。傳感器數(shù)據(jù)屬于工業(yè)大數(shù)據(jù)類別之一，從這些機器數(shù)據(jù)中，我們可以保障生產(chǎn)，滿足法律法規(guī)的要求，提升環(huán)保，改善客戶服務(wù)。通過幫我們找到已經(jīng)發(fā)生的問題做好協(xié)助預(yù)測相類似問題未來重復(fù)發(fā)生的幾率與時間。

大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)：

1.用理性了解大數(shù)據(jù)

作為與工業(yè)4.0聯(lián)系最為緊密的兩化融合任務(wù)，中國制造2015其核心是生產(chǎn)過程、產(chǎn)品的智能化，以及互聯(lián)網(wǎng)與制造業(yè)的融。數(shù)據(jù)的靈活處理性成為第一個焦點。隨著傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(database)和數(shù)據(jù)倉庫(data warehouse)的運行越來越緩慢，并很難滿足企業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展需要，數(shù)據(jù)的靈活性就成為了推動大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的一個重要推動力。

2.從Hadoop走向數(shù)據(jù)湖

2015年的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域被看作是“數(shù)據(jù)湖(data lake)”與“數(shù)據(jù)藻澤”的狀態(tài)之爭。無論學(xué)術(shù)杰如何去詮釋，其核心是強調(diào)一種基于對象的數(shù)據(jù)存儲方式將收集來的數(shù)據(jù)以其最原生的格式(多結(jié)構(gòu)化的)存儲下來留作日后使用?！皵?shù)據(jù)湖”具有很高的價值定位，它代表了一種可擴展的基礎(chǔ)架構(gòu)，非常經(jīng)濟且超級靈活。

3.自主大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)服務(wù)成為主流