从一些人谈论它的方式来看，你可能倾向于认为大数据是前所未有的。

不是这样的。

事实上，制造商长期以来一直面临着大量数据在其组织内部流动的问题。

然而，我们面临的挑战是找到一种切实可行的方法来利用这些数据，从而将其转化为竞争优势，而不是仅仅将其放置在占用空间的服务器上。

随着数据量呈指数级增长，找到一种方法来利用其能力来提高制造效率和提高产品质量，从未像现在这样具有吸引力。

那些不再将信息存储视为需要控制的不断扩大的成本，而开始将其视为战略资产的公司，将会脱颖而出。

有远见的制造商正在学习如何从资源和流程中提取业务价值，以帮助他们将数据转换为有用的信息。

在这方面最有价值的资源是云计算。

通过允许任何企业在巨大的规模上处理大量非结构化数据，云计算是真正的游戏规则改变者。

对于某些人来说，一种管理非结构化数据的新方法甚至是必要的，其益处却少得多，这似乎不是很明显。

为什么不留在本地呢?

在过去，这就是解决办法。但是，由于制造商需要服务器集群来支持处理大容量、高速度和多种格式数据的工具，云计算在成本和定位方面具有立即的吸引力。

如今，云计算让企业有机会将最敏感的数据保存在内部，同时将不太敏感的数据转移到安全的外部云环境中。

这是两全其美的做法。

有了大量的操作和车间数据，制造商可以随时使用机监控在美国，大数据可以在新兴的预测分析实践中发挥重要作用。

预测分析是从现有的数据集中提取信息，以确定模式并预测未来的结果和趋势。虽然它不会告诉你未来会发生什么，但它可以通过“假设”场景和风险评估可靠地预测可能会发生什么。

这使制造商有机会从使用历史的后见之明转向采用前瞻性的观点，使他们能够预测未来的客户需求。

随着制造技术的不断进步，许多制造商仍然不确定采用大数据和云技术的最佳“第一步”应该是什么。

机器监控为那些对大数据和云技术的渐进和可管理的采用感兴趣的公司提供了一个很好的跳板。像MachineMetrics这样的公司提供快速、简单的机器集成和直观的数据可视化。

采取这些早期措施的公司将受益于众多的竞争优势:

更强的洞察力、改进的客户服务、增强的流程和架构、提高的生产力、更可靠的决策以及更快的创新速度只是其中的一些好处。

虽然大数据和云的关系正在发展，没有人完全确定它最终将如何影响制造业，但其可能性令人兴奋!

它们共同提供了一个具有成本效益和可扩展的基础设施，以支持改变游戏规则的制造业分析。