大數據在自動化和控制領域的出現和相關性在過去五年中一直在進行中，但2017年可能是向前邁出的重要一步和轉折點。當然，關于更多關注大數據，更多項目和支出以及新的基于云的解決方案的美好預測并不是一個大驚喜。但現實情況是，大數據計劃不再是新技術，我們確實有一條道路越來越清晰，這些技術的潛在影響正在向前發展。一個Datamation雜志博客提供大數據預測，2017年，可擴展并聚焦到具體體現在物聯網的產業網絡(IIoT)發展的一個很好的總結。

根據Datamation的文章，“2017年，大數據的主要趨勢將圍繞提煉企業的核心大數據能力。他們正在尋找更快速地分析更多數據的方法。他們看到了他們最初投資大數據技術的回報，他們正在尋求擴大他們的大數據項目，以實現更大的財務業績。“

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意識到工業自動化和控制領域有其特定的目標和優先級，與一般計算市場趨勢的比較仍然有效。因此，這里是2017年自動化和控制的10大數據預測的更新列表：

1.比以往更多的數據

2.更多項目和支出

3.基于云的解決方案與內部部署

4.人工智能和機器學習的興起

5.預測分析的增長

6.更加關注實時分析

7。擁有大數據技能的更多員工，尤其是數據科學家和數據庫專業人員

8.使自動化專業人員能夠自行滿足自身需求的新工具

9.更加注重隱私和安全

10.提高生產力

前三個預測都不是一個大驚喜。自動化控制供應商報告了極高的客戶興趣，并專注于開發IIoT項目。預算反映了由高層管理人員支持的承諾，即創建更多以數據為導向的業務和制造解決方案。

2016年，就工業控制的影響而言，最大的發展可能是云計算領域的一系列活動和解決方案。OPC UA作為連接標準出現，供應商通過實施Pub-Sub技術作為企業級連接解決方??案做出了回應。

下一組三個預測重點關注的領域包括機器學習，預測分析和實時分析，其中不斷開發專門用于自動化和控制的解決方案。使用狀態監測等技術的預測性維護正在繼續發展，但未來仍將廣泛采用。機器學習和實時分析也是供應商在部署更高級控制算法方面具有相當大潛力，并有效利用最新機器控制器中提供的增強處理能力的領域。

成功的關鍵之一是開發物聯網應用解決方案，支持更好數據分析的軟件工具，以及創建可操作信息的能力。自動化和控制軟件的一個趨勢是開發工具，使最終用戶盡可能輕松地部署這些解決方案。目標是提供一套集成的軟件工具，使工程師能夠在開發系統或將機器連接到基于云的系統時“自助”自己的需求。當然，每個人都認為隱私和安全都是需要解決的主要問題。

2017年的一項大數據預測幾乎可以肯定，公司將處理比以往更多的數據。但最終，工業物聯網的承諾實際上就是提高生產力。請記住關于“引領第四次工業革命”的這項技術的所有初步預測。

隨著商業和消費者信心的上升，以及世界各地的經濟都渴望獲得更高的增長率，許多人認為有效的資本投資和由此帶來的生產率提升將成為追蹤的重要指標。這無疑為自動化控制行業帶來了機遇。

研究公司IDC預測，“到2020年，能夠分析所有相關數據并提供可操作信息的組織將比其分析程度較低的同行獲得額外的4300億美元的生產力優勢。”

相關和可操作的信息絕對是關鍵，我們將如何衡量有關IIoT出現的所有預測。但更重要的是，這些趨勢指向今年開始發揮作用的連接解決方??案的轉變。