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对于工业大数据解决方案，人们首先想到的可能并不是历史数据库软件，但许多企业可能没有意识到的是：这些先进、开箱即用的解决方案是专为高效采集、存储和管理大量时间序列过程数据而设计，而这正是工业大数据的难点所在。

  随着数据集的规模和复杂度不断增加，高级历史数据库为企业提供了一种有效、简单、方便的方法，能够高效地利用大量实时和历史过程数据，这是优化决策支持的关键要求。它们可以帮助企业连接和采集不同系统和设备的数据，发掘数据中隐含的信息。

  GE高级历史数据库采用了时间序列友好的数据结构，使其性能大大优于传统的关系或关键值数据结构，可在大数据集和相关时间段内高效地进行查询。历史数据库为真正的实时数据提供速度大幅加快的读写性能和微秒级分辨率，能够采集过程级的信息值，持续推动改良。此外，GE高级历史数据库能够与过程数据源连接，直接获取数据——合并整个企业的数据并进行压缩，实现高效存储，极大减少了精确再生时间序列信号所需的数据量。

  案例分享：GE大数据帮助GE能源节省数百万

  只有实现轻松的时间序列过程数据访问，从而通过数据分析确定关键业务的趋势，工业企业才能从大数据中获益。有了这一洞察力，企业能够提高自身的运营响应度和灵敏度，凭借差异化竞争信息从业内同行中脱颖而出。

  例如，位于亚特兰大的GE能源监测和诊断（M&D）中心，乔治亚州收集全球50多个国家上千台燃气轮机的数据，每天为客户收集10千兆字节的数据。中心不得不组织并阐明来自系统内传感器振动和温度信号的恒定数据流。
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