现在，数十亿美元被用于将信息转化为对企业有价值的决策指导，但还有比海量数据更重要的东西——数据分析。关于大数据，不仅仅是有价值的内部信息，而是让大数据和预测有联系——信息智能化。
举一个例子：MRI扫描看到人体内部的最佳方法，从而有效地帮助医生诊断多发性硬化症，脑部肿瘤，韧带撕裂，中风，等等，MRI机器产生的数据，系统分析出人体最需要的治疗。
什么是大数据呢?从一个非常简单的层面上讲，有许多人作为一个团队工作，一个护士管理药物或造影剂，一个MRI技师操作扫描仪，主治医生确定要使用的成像序列和解释这些图像，然后将再信息传达给护士，最后采取相应的措施。
这就是大数据，但这没有使信息更加智能化。信息的智能化，需要开发新的连接，当“知道”大数据时，能够分析判断这些数据应该用在什么地方，以及如何使用。
如果MRI数据与更好的程序连接，医生就可以自动收到一个正确的病人MRI图像结果，因此，目前是信息找医生，而不是医生找到信息。此外，当医生认为MRI结果是正确的，如果进一步连接，就可以使这些图像自动提交到病人的永久医疗记录。
这种积极主动的、安全的利用大数据方法，可能看起来只是一个工作流程简单的升级，但事实上它可能代表着自工业革命以来，什么将会对商业和科技产生最意义深远的整合——在通用电气公司，我们称之为工业互联网，而且远比人们想象的更接近我们的社会。
超越大数据
大数据是工业互联网的命脉，也是关于软件和分析的新构建，能在机器上提取前所未有的有意义的数据。连接到互联网的机器，通过软件、数据生成和分析，如果这些机器现在是一个有凝聚力的智能网络，更重要的是分析结果就可以被用来设计自动化关键信息交付的安全预测性能问题。
这代表了在主要行业，将有数千亿美元的时间和资源被节省下来。工业互联网，可以连接到互联网以提供状态更新和性能数据。这样我们就可以在一个潜在的问题，将导致数百万或数十亿美元的公司和客户时间损失之前，采取行动先发制人。
我们经常忘记我们仍处在互联网时代早期，早期会产生大数据创新。每年在能源、交通、医疗和更多方面，由于时间导致的信息滞后，使数千亿美元白白浪费。在接下来的100年，我们还将不得不提高能源使用效率，并继续为大家推进医疗保健制度改革。
创造美好未来，我们不仅需要拥抱大数据，更要完善工业互联网，让大数据为我们的工作生活保驾护航。
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