小T導(dǎo)讀：在談?wù)摴I(yè)數(shù)據(jù)管理時(shí)，我們常常會(huì)聽到“4V”這樣的術(shù)語，而在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，也有類似的版本，甚至擴(kuò)展成了5V、6V、乃至8V。但一個(gè)問題隨之而來：這些被廣泛引用的數(shù)據(jù)特征，真的代表了用戶的痛點(diǎn)嗎？真的切中了工業(yè)企業(yè)在實(shí)際應(yīng)用中最棘手的挑戰(zhàn)嗎？TDengine 解決方案架構(gòu)師陳展隆結(jié)合自己多年服務(wù)工業(yè)客戶的經(jīng)驗(yàn)，分享了他對這個(gè)問題的深入觀察與思考。或許，我們該重新思考：數(shù)據(jù)管理的“用戶”到底是誰？又是誰，真正面臨著那些看不見的難題？

1. 4V 是用戶痛點(diǎn)嗎？

在工業(yè)數(shù)據(jù)管理方面，用戶面臨的挑戰(zhàn)或者說使用痛點(diǎn)是什么呢？工業(yè)圈最常說的是 4V（variety 多樣性、velocity 高速性、volume 海量性、variability 多變性），大數(shù)據(jù)圈也有類似的 4V 說法（Volume 海量性、Velocity 高速性、Variety 多樣性、Value 價(jià)值性），甚至還有 5V、6V、7V、8V。那么，大家掛在嘴邊的這些數(shù)據(jù)特征，各種 V，真的是用戶面臨的挑戰(zhàn)嗎？真的是用戶的使用痛點(diǎn)嗎？

也是，也不是。

主要看你所指的“用戶”是誰。

2. 你在解決誰的問題？

比如，我們看看 AVEVA PI 的觀點(diǎn)。PI System 解決方案已成為工業(yè)實(shí)時(shí)時(shí)序數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的黃金標(biāo)準(zhǔn)。在《AVEVA PI System Portfolio》宣傳冊中提到（根據(jù)原文翻譯）：運(yùn)營數(shù)據(jù)具備 variety 多樣性、velocity 高速性、volume 海量性、variability 多變性四大特征。數(shù)百乃至數(shù)千條數(shù)據(jù)流若缺乏業(yè)務(wù)語境支撐，將難以理解與利用。

正因如此，AVEVA PI System開發(fā)者開創(chuàng)性研發(fā)了針對海量時(shí)序數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、標(biāo)記與索引優(yōu)化技術(shù)，并確?，F(xiàn)場工程師無需編程或 IT 支持即可快速訪問數(shù)據(jù)、即時(shí)解決問題。由此構(gòu)建的 AVEVA PI System 產(chǎn)品組合，使運(yùn)營及關(guān)聯(lián)部門用戶能夠輕松識別并訪問所需數(shù)據(jù)，以最大化運(yùn)行時(shí)長、保障安全、提升運(yùn)營效率。眾多企業(yè)采用端到端冗余的高可用配置，確保緊急情況下關(guān)鍵數(shù)據(jù)的持續(xù)訪問。

PI System 不愧是行業(yè)標(biāo)桿，其所指的“數(shù)據(jù)用戶”包括但不限于工程師、操作員、工廠經(jīng)理及分析師。但是，PI System 的開創(chuàng)性的技術(shù)，主要解決的是誰的問題呢？如文中所言，是“現(xiàn)場工程師”。

為什么是這樣？為什么不是數(shù)據(jù)消費(fèi)的最終用戶？

3. 數(shù)據(jù)用戶真正想要的是什么？

筆者從業(yè) 20 年，一直在和工業(yè)數(shù)據(jù)打交道。從早期的 MES、EMS、PHM，到后來的智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)；確切的說，我的客戶，都是工業(yè)數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)用戶”。用戶最關(guān)心的是你的解決方案能否解決其問題。

在常規(guī)的 MOM（制造運(yùn)營管理系統(tǒng)）、智能工廠、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等等應(yīng)用中，數(shù)據(jù)消費(fèi)的最終用戶，其實(shí)是各層管理者、操作員、統(tǒng)計(jì)員、決策者。這些最終用戶，想要獲得實(shí)時(shí)信息、獲得業(yè)務(wù)洞察，往往需要先提出需求，由研發(fā)人員或 IT 工程師做定制開發(fā)；系統(tǒng)做的比較好的，比如 PI System，可以由現(xiàn)場工程師通過配置組態(tài)而得，已經(jīng)是很大的進(jìn)步。

以上，就是常見的“工業(yè)數(shù)據(jù)管理”解決方案的現(xiàn)狀。

如果站在最終用戶的角度，他們在工業(yè)數(shù)據(jù)管理面臨的挑戰(zhàn)是什么呢？

筆者淺見：除了上述提到的在規(guī)模性（海量高頻）、價(jià)值性（價(jià)值密度低）、復(fù)雜性（多源異構(gòu)、質(zhì)量差、缺失上下文和業(yè)務(wù)語義）這 3 個(gè)方面之外，最重要的還有第 4 個(gè)方面：壁壘。體現(xiàn)如下：

• 技術(shù)應(yīng)用：新技術(shù)難以迅速部署
• 數(shù)據(jù)安全：數(shù)據(jù)安全限制共享價(jià)值
• 行業(yè)知識：行業(yè)知識壁壘高筑

最終用戶真正想要的，是在獲得業(yè)務(wù)洞察時(shí)，不再依賴現(xiàn)場工程師，不再依賴 IT 工程師，不再依賴數(shù)據(jù)分析師，甚至不用再挖空心思提問。這是真正的數(shù)據(jù)消費(fèi)的新范式。

4. 如何解決？

正確的問題往往比答案重要，好的問題就是一半的答案。我們重新審視數(shù)據(jù)最終用戶所面臨的挑戰(zhàn)，目的是識別工業(yè)數(shù)據(jù)管理真正的問題，站在最終用戶的角度來解決問題。

濤思數(shù)據(jù)八年磨一劍，即將重磅推出的，就是這樣一款產(chǎn)品。它不僅繼承了我們在時(shí)序數(shù)據(jù)處理上的深厚積累，更通過 AI 驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)理解與推送機(jī)制，真正實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)自己說話”，重構(gòu)數(shù)據(jù)消費(fèi)的邏輯。