数字宇宙正在迅速扩张：其规模每两年翻一番，到2020年可能达到44万亿吉字节，是2013年水平的十倍。预计未来三年，机器对机器通信将以83%的复合年增长率增长，因此，找到应对这场数据洪流的方法，将是工业互联网取得成功的关键。
数据湖或许是一种解决方案。这类面向整个企业的数据管理平台，旨在以原始格式存储并分析来自不同数据源的大量信息。这样就无需像传统数据仓库那样执行常见的“提取—转换—加载”任务，也让数据湖在工业互联网应用中具备两项重要优势：低成本存储和高速分析。Platfora产品副总裁Peter Schlampp表示：“数据湖是存储数据的重要组成部分。我们正看到新的分析框架开始出现，使人们能够实时处理数据、获取洞见，甚至在没有人工干预的情况下作出决策。”数据存入湖中后，组织内的用户也都可以访问这些数据，用于分析和报告。
不过，为支持工业互联网而构建数据湖架构，与传统的信息技术（IT）架构建设方式有显著不同。领先的Hadoop发行商MapR Technologies产品营销副总裁Steve Wooledge表示：“过去的IT架构并未面临大数据带来的不可预测增长挑战，因此IT团队很清楚，为满足短期和中期需求需要采购多少硬件。他们管理的数据集规模也适中，可以由一台大型服务器处理。单服务器模式有利于维持较小的数据中心占地规模，却不利于扩展，也不便于尝试并行化处理。”
Wooledge先生指出，与此相反，“适用于数据湖的IT基础设施，始于认识到数据增长难以预测。为应对这一点，需要采用弹性、可水平扩展的架构，通过逐步增加更多通用服务器来扩充架构，从而处理更大的负载。”
要扩大数据湖解决方案的规模，也需要数据湖提供商遵循共同标准。今年2月启动的“开放数据平台”倡议旨在通过推广采用开源软件的大数据技术，支持这项工作。GE、IBM和Infosys等大型企业，以及Pivotal等新兴企业，都已加入这一倡议。
毋庸置疑，工业经济的大数据革命或许才刚刚开始。Pivotal产品营销总监Sai Kumar Devulapalli指出：“工业互联网的连接和健康监测解决方案已经相当成熟。利用工业互联网分析来解决商业问题，并提供引人注目的用户体验，是演进的下一阶段。”随着各方努力让这些解决方案更加开放、易于获取，下一阶段的到来可能比你想象的更快。
本文由以下机构合作发布： GE Look Ahead。本文的发布并不意味着世界经济论坛认可其中的观点。
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作者：Daniel D Gutierrez是一位专攻大数据领域的撰稿人。
图片：服务器机柜上悬挂着电源连接器。路透社/Mike Segar。
