大数据在普通人眼里看来或许距离我们很遥远，但实际上，关于大数据应用已经每时每刻在我们身边发生。

　　“我曾去德国大众公司做企业咨询服务，要帮他们解决的问题是如何将5分钟出产一辆车变成2分钟出产一辆车。”IBM软件集团高级工程师凌棕6日用这样生动的例子讲解大数据的应用。

　　在硅谷举办的中国计算机学会青年计算机科技论坛上，凌棕发表了题为“大数据？大数据！”的主题演讲，在演讲中，凌棕分享了多年从事大数据应用技术研究的经验和心得。他认为，大数据的战略意义不在于单纯掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行分析处理。

　　“如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的‘加工能力’，通过‘加工’实现数据的‘增值’。”凌棕说。

　　他表示，业内常会有将大数据比作新的“石油资源”的说法，因为和人类对石油资源的认识过程相类似，人们对大数据的认识也需要经历一个长期的过程，目前依然还在较为初级的阶段。

　　他认为，数据已经成为企业最宝贵的资产，未来企业之间的竞争，将是数据资产以及数据资产管理能力的竞争。

　　凌棕表示，目前大数据行业存在四方面的特征，一是体量增长快速而巨大，其中非结构化数据的占总数据量的80-90%，比结构化数据增长快10倍到50倍。二是数据呈现多样性，以文本、图像、视频和机器数据等不同形式出现。三是价值密度增加，对未来趋势和模式的可预测分析，机器学习、人工智能等深度复杂分析增加。四是速度的提升，越来越多的大数据实时分析正在取代批量式分析，大数据技术正在越来越多实现“立竿见影”而非“事后见效”。

　　目前，大数据已经在互联网、金融、医疗、交通、零售等多个行业得到广泛应用，相对来说，制造业的大数据技术应用不足，未来实际上大有潜力可挖。

　　凌棕认为，大数据技术可以通过以下10条途径应用于制造业，分别是监控生产过程、加快业务整合、提高企业制造绩效、改进生产流程、预测供应商绩效、监测生产设备状况、合理生产计划、细化质量管理环节、追踪产能与企业财务状况以及监测产品运维状态。