物聯網、云計算、移動互聯網等新技術的發展，使得手機、平板電腦、PC及遍布地球各個角落的傳感器，成為數據來源和承載方式。據估計，互聯網上的數據量每兩年會翻一番，到2013年，互聯網上的數據量將達到每年667EB（1EB=230GB）。這些數據絕大多數是“非結構化數據”，通常不能為傳統的數據庫所用，但這些龐大的數據“寶藏”將成為“未來的新石油”。

中國已經步入大數據時代，現在中國的很多部委都已經在研究大數據、運用大數據。美國將大數據提升為國家戰略，中國還沒有明確提出，但已經把大數據上升為與國防一樣的高度，多部委還聯合發布了鼓勵措施。我國政府對大數據的敏感度快速提高，并正在采取措施。所以說，中國已經步入大數據時代，這種重視是由政府層面自上而下進行普及的，可能還未普及到普通百姓層面，但各級政府已經有了高度重視。鄔賀銓院士也曾表示：“我國將產生全球最大量的數據，要重視大數據的開發利用和管理。”

大數據的關鍵在于分享。我國智慧城市發展的一個瓶頸在于信息孤島效應，各政府部門間不愿公開、分項數據，這就造成數據之間的割裂，無法產生數據的深度價值。關于這一問題，一些政府部門也有清醒的認識，開始尋求解決方案，這是受自身的需求驅動的。比如，一些政府部門原來不愿分享自己的數據，但現在開始尋求數據交換伙伴，因為他們逐漸意識到單一的數據是沒法發揮最大效能的，部門之間相互交換數據已經成為一種發展趨勢。同時，隨著各方面的發展及政策的推進，很多以前不公開的數據也逐漸公開了，這對大數據的發展都是有力的支持。

機器與數據的支持下更有效地決策

在大數據時代，數據與機器將在人類的日常決策中占有重要的地位。未來，人類必須學會如何和海量的數據相處。從個體角度而言，人類需要學會如何平衡個人直覺與數字證據之間的關系；從企業與組織角度而言，人類需要探索企業組織架構和決策流程與數據之間的關系；從創新角度而言，人類需要探索如何打造合適的產業環境，促進更多的創新的大數據應用的誕生。大數據時代，海量數據處理與挖掘的技術固然十分重要，但是，更為重要的因素仍然是人。只有人，才能利用新技術與新方法創造性地搜集與探索數據中隱含的意義；只有人，才能最大限度地發揮數據的作用，在機器與數據的支持下更有效地決策。

為了適應大數據時代的來臨，企業需要從管理者的思維方式、企業的組織架構和信息環境等多方面進行改變以與之相適應。

大數據所能帶來的巨大商業價值，被認為將引領一場足以與20世紀計算機革命匹敵的巨大變革。大數據正在對每個領域造成影響，在商業、經濟和其他領域中，決策行為將日益基于數據分析，而不再是憑借經驗和直覺。大數據正在成為政府和企業競爭的新焦點。各大企業正紛紛投向大數據促生的新藍海。甲骨文、IBM、微軟和SAP共投入超過15億美元成立各自的軟件智能數據管理和分析專業公司。在大數據時代，商業生態環境在不經意間發生了巨大變化：無處不在的智能終端、隨時在線的網絡傳輸、互動頻繁的社交網絡，讓以往只是網頁瀏覽者的網民的面孔從模糊變得清晰，企業也有機會進行大規模的精準化的消費者行為研究。大數據藍海將成為未來競爭的制高點。

對企業來說，數據正在取代人才成為企業的核心競爭力。在大數據時代，數據資產取代人才成為企業智商最重要的載體。這些能夠被企業隨時獲取的數據，可以幫助和指導企業對全業務流程進行有效運營和優化，幫助企業做出最明智的決策。此時，企業智商的基礎就是形形色色的數據。

大數據在重新定義企業智商的同時，對企業核心資產也進行了重塑，數據資產當仁不讓地成為現代商業社會的核心競爭力。在大數據時代，企業必須熟悉和用好海量的數據，而互聯網行業已提早感受到了大數據帶來的深切變化。一些互聯網企業已經完成了核心競爭力的重新定義。

工業互聯網幫助制造業大幅提升生產率

通過互聯網帶來的高級計算、分析、低成本傳感和新水平的連接性，全球工業系統正在不斷融合，數字世界和機器世界的深層次結合講給全球產業帶來深刻的變革，并影響日常生活的很多方面，包括我們的工作方式。這些創新講給航空、軌道交通、發電、石油和天然氣開發等不同行業帶來更快的速度和更高的效率。

通用電氣智能平臺功的工業數據智能軟件組總經理BrianCourtney表示，ProficyHistorianHD結合了工業時間序列數據和分析與彈性容量來創建基于Hadoop的大數據解決方案，能夠減少高達85%的數據存儲。他表示，這是通用電氣實現工業互聯網的第一步。

“通用電氣每天產生5TB新的時間數據，”Courney表示，“我們在大數據和分析方面的經驗能夠最大限度地提高設備和工藝性能，幫助其他公司降低風險。在我們的檢測和診斷中心，我們使用我們自己的軟件來管理數百萬美元的資產價值。現在，在通用電氣工業性能和可靠性中心，GE工程師為我們的客戶監控成千上萬的關鍵任務資產，來確保正常運行時間、資產可靠性等。”

另一方面，ProficyKnowledgeCenter是一個基于瀏覽器的可視化應用程序，它緊密結合了資產數據模型與時間序列數據。并且，它支持對流程健康和設備監控的統一視圖，從而提高生產效率和決策過程。

在工業互聯網中，即使是相對較小的變化都可能帶來巨大的影響。正如我們所說的，1%的成本節約都將是巨大的數字。如果工業互聯網的成本節約和效率提高可以使美國的生產效率增長1至1.5個百分點，換算成經濟方面的增長都將是巨大的，可能占人均國內生產總值的25%到40%。互聯網革命推動生產力增長了1.5%，相信工業互聯網將在較長的時間內帶來類似的增長。

工業互聯網應用能幫助中國的航空、電力、鐵路、醫療、石油天然氣等主要行業在未來15年內實現生產率每提升1%，成本節約240億美元。