“大数据”是信息技术界和业务编辑的所有嗡嗡声。一般来说，讨论是如何能够如何能够对正在创建的所有庞大未定义的数据进行有意义的使用。
这纯粹是夸大其词，试图增加采用管理业务信息的计算机系统的紧迫性。如果你是众多试图向客户推销服务的高端It公司之一，这将是一个很好的信息。对客户来说不幸的是，大多数IT公司的消息都是非特定的通用性，可以应用于任何事情。
它是自身的信息是这里的基础前提，这是它驱动的任何东西的问题，通常是排除特定领域的实际知识库。IT世界与计算机科学的特定应用之间存在巨大的断开连接。为了使程序员生产“良好”代码，良好的功能，一个具有客户价值的应用程序，编写代码的团队必须包括该字段中的域专家代码正在应用于。
是的，我们有能力提取有关任何内容的信息山脉。例如，当首次释放设备网络时，它包含了用于启动电动机的168个参数的列表。这对技术的早期用户来说非常令人沮丧，因为第一个单位没有出厂默认设置，每个参数必须被编程或启动器无法运行。重大疼痛。
一组程序员可以提出数百个数据字段，因为他们正在思考它是自身的缘故的信息，并且在某些方面，它软件通过产生更多数据来产生更多的收入。这显然是与大多数应用程序所需的相反，将信息缩短到仅对特定应用程序或使用领域的相关和必要的信息。
对于starter的每个特定应用程序，只有少数参数实际上是有意义的。发动机是什么时候启动的?(日，日期和时间标记)当前配置文件是否在特定电机功率的可接受值内?发动机运行的总小时数是多少?当前的不平衡发生了吗?(日，日期和时间标签)是否有欠压或过压事件?(日期、日期和时间标签)
在制造业中，所谓的“大数据”最有价值的应用主要集中在运营效率和预测性维护方面，这两个方面紧密相连。这是关于成本控制。随着制造商将信息技术和制造业相结合，每一件现代控制设备都将不可避免地成为一个互联网设备。
未来就在我们眼前。
了下:机电整合的建议
