今年将为指导工业物联网的大数据技术提供更多的清晰度和方向

大数据在自动化和控制领域的出现和相关性在过去五年中一直在进行中，但2017年可能是向前迈出的重要一步和转折点。当然，关于更多关注大数据，更多项目和支出以及新的基于云的解决方案的美好预测并不是一个大惊喜。但现实情况是，大数据计划不再是新技术，我们确实有一条道路越来越清晰，这些技术的潜在影响正在向前发展。一个Datamation杂志博客提供大数据预测，2017年，可扩展并聚焦到具体体现在物联网的产业网络(IIoT)发展的一个很好的总结。

根据Datamation的文章，“2017年，大数据的主要趋势将围绕提炼企业的核心大数据能力。他们正在寻找更快速地分析更多数据的方法。他们看到了他们最初投资大数据技术的回报，他们正在寻求扩大他们的大数据项目，以实现更大的财务业绩。“

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意识到工业自动化和控制领域有其特定的目标和优先级，与一般计算市场趋势的比较仍然有效。因此，这里是2017年自动化和控制的10大数据预测的更新列表：

1.比以往更多的数据

2.更多项目和支出

3.基于云的解决方案与内部部署

4.人工智能和机器学习的兴起

5.预测分析的增长

6.更加关注实时分析

7。拥有大数据技能的更多员工，尤其是数据科学家和数据库专业人员

8.使自动化专业人员能够自行满足自身需求的新工具

9.更加注重隐私和安全

10.提高生产力

前三个预测都不是一个大惊喜。自动化控制供应商报告了极高的客户兴趣，并专注于开发IIoT项目。预算反映了由高层管理人员支持的承诺，即创建更多以数据为导向的业务和制造解决方案。

2016年，就工业控制的影响而言，最大的发展可能是云计算领域的一系列活动和解决方案。OPC UA作为连接标准出现，供应商通过实施Pub-Sub技术作为企业级连接解决方​​案做出了回应。

下一组三个预测重点关注的领域包括机器学习，预测分析和实时分析，其中不断开发专门用于自动化和控制的解决方案。使用状态监测等技术的预测性维护正在继续发展，但未来仍将广泛采用。机器学习和实时分析也是供应商在部署更高级控制算法方面具有相当大潜力，并有效利用最新机器控制器中提供的增强处理能力的领域。

成功的关键之一是开发物联网应用解决方案，支持更好数据分析的软件工具，以及创建可操作信息的能力。自动化和控制软件的一个趋势是开发工具，使最终用户尽可能轻松地部署这些解决方案。目标是提供一套集成的软件工具，使工程师能够在开发系统或将机器连接到基于云的系统时“自助”自己的需求。当然，每个人都认为隐私和安全都是需要解决的主要问题。

2017年的一项大数据预测几乎可以肯定，公司将处理比以往更多的数据。但最终，工业物联网的承诺实际上就是提高生产力。请记住关于“引领第四次工业革命”的这项技术的所有初步预测。

随着商业和消费者信心的上升，以及世界各地的经济都渴望获得更高的增长率，许多人认为有效的资本投资和由此带来的生产率提升将成为追踪的重要指标。这无疑为自动化控制行业带来了机遇。

研究公司IDC预测，“到2020年，能够分析所有相关数据并提供可操作信息的组织将比其分析程度较低的同行获得额外的4300亿美元的生产力优势。”

相关和可操作的信息绝对是关键，我们将如何衡量有关IIoT出现的所有预测。但更重要的是，这些趋势指向今年开始发挥作用的连接解决方​​案的转变。