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由销售和营销副总裁Derek Thomas，艾默生机器自动化解决方案
从大数据创造价值是各种行业的许多高管的头脑之上。这些高管通过创建存储在其组织数据库中的现有数据的Tberabytes的洞察力来察觉到显着提高操作的潜力，每秒都有更多的数据泛滥。具有讽刺意味的是，接近这个问题的最佳方法通常可以在进展到大数据解决方案之前从几乎没有数据问题和见解开始。
大数据机会挑战，也许最伟大的是纯粹的数据量。常有诱惑立即解决问题，Mega-Scale项目与各种来源的所有数据集中在一个数据湖中，无论是在云中的前提，还是两者的混合动力。一旦存储，必须清除此数据以删除异常，这是一个正在进行的进程，以及更多数据泛滥。出现了另一个问题，因为大数据通常随着数据自然地开始标准化和隐藏事件复杂的洞察力而大大稀释。
在此过程中，公司很容易专注于基础设施和技术而不是问题，这可能导致由于复杂性，成本和实施规模而导致沮丧。这些和其他问题可以使公司忽视目标，这是通过实现业务改进来创造一个可接受的投资回报。
由于大数据和创建价值所需的任务呈现出色的挑战，因此可以更好地答案，可以考虑涉及少数数据的解决方案。对于IoT新的人，大大减少了对特定的，定义的源的视野，并需要降低复杂性并简化搜索解决方案。这种方法可以通过允许用户找到，解决，改进和快速移动来产生真正的切实改进并创造积极的势头。随着经验和舒适性的增加，缩放到更大的数据池变得更容易，因为有一个基准的洞察力。
从少数据创建值的主要技术之一是边缘计算，由现场定位的控制器分析现场设备产生的数据以生成洞察力。此信息可提供给合适的人员，靠近源以获得适当的操作。
在过去，这种类型的边缘处理需要添加单独的工业计算设备和软件解决方案来存储和处理数据。然后，这种新设备必须与现有的控制器和网络集成，通常是由于在两个不同的环境，同步，滞后/延迟和其他问题中设置和编程的复杂性而存在问题的步骤。
但今天，边缘控制器可用于执行这两种功能。首先是实时控制，就像传统的可编程逻辑控制器（PLC）一样，第二个是数据存储和分析。因为这两个函数都在一个设备中执行，所以不需要额外的精力来集成两个组件。
一旦边缘控制器存储和处理已经收集的数据进行实时控制，结果可以传输到MES，ERP，维护管理等企业平台，以及基于房屋和云的其他系统嵌入式连接功能。因此，这些更高级别的平台具有更好的信息来以各种方式来改进操作。
简化了更高级别的连接，因为边缘控制器不仅存储和分析数据，而且还支持嵌入式的IT兼容的连接和安全性，以通过标准网络技术和协议进行通信。以太网当然是最高级别通信的选择网络，并且由典型的边缘控制器提供很好的支持，但这不足以必须支持各种工业以太网协议。
还必须支持常见的IT协议，以及工业协议，例如PROFINET或WirelessHART。基于云的通信通常需要自己的轻量级协议，例如OPC UA，MQTT或AMQP，因此必须支持这些功能。
本文引入了三个新但相关概念，用于从大数据中导出值：Lement Data，Edge处理和嵌入式连接。将在三个后续列中详细探讨这些概念中的每一个，为新应用程序提供路线图，以及从工业自动化系统中可用的数据创建值的路线图。
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