如何才能管理好工业数据？

出品 | 虎嗅智库

作者 | 梁子博

题图 | 视觉中国

传感器数量的激增是工业互联网发展的标志之一，传感器数量的增加意味着海量数据的诞生，与之俱增的便是企业对数据的采集、存储、查询、分析应用等一系列需求，使得企业对原有数据库的能力提出了新的要求。

在此背景下，传统数据库渐渐无法满足协议兼容、实时性、高并发、海量存储等要求，存在协议互联互通难、数据孤岛、存储容量不足、缺乏工具支持等痛点。同时近年来在信创的口号下，国产新一代工业数据库开始了替代海外传统数据库系统的步伐，助力企业的数字化转型之路。

基于上述的需求变化以及业务痛点，虎嗅智库发布了《2023年工业数据库应用分析报告》。报告从应用价值出发，探讨了工业场景下的数据特点及数据相关的业务痛点，对比了新一代数据库与传统数据库的区别，结合实际企业案例分析了工业数据库是如何助力企业解决这些痛点，希望能为工业场景下拥有大量传感器设备的企业提供数据库相关的参考与支持。

该报告首发于虎嗅智库，以下为文章内容及观点节选。

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• 工业数据库系统核心作用是能够保证企业数据的完整性和安全性，逐渐成为工业数字化底座

数据库是一套组织、存储、管理和分析数据的系统，而工业数据库指的是在工业场景下，服务于特定业务需求的数据库。

传统的数据库通常以一种软件功能的形式内嵌在其他工业化信息系统中，仅具备数据存储的功能。而新一代数据库系统通过与企业自身系统融合，赋予了企业采集、存储、查询提取、计算分析以及应用数据的一系列功能，覆盖企业数据的全生命周期。

对工业企业来说，数据库最重要的价值在于保证了企业数据的完整性和安全性。

数据的完整性体现在数据量和数据精度。工业数据库系统可以实现高频的采集和接收存储，满足企业对于“量”的需求；精度高则体现在采集系统能够支持全部的现场设备，可以搜集到多维度的数据，并且查询引擎支持不同维度的查询要求。

安全性则体现在数据库内对数据的镜像和备份。企业在使用数据时，库内数据会“镜像”复制至其他网络的库中，利用镜像生成的每个独立的库不会互相影响，避免了数据传输过程中潜在的风险。另外，镜像数据库的存在可以增加数据库整体的冗余性，避免宕机等突发事件带来的负面影响。

新一代数据库覆盖了数据的全生命周期，打通了企业内部系统的数据流通应用渠道，为数字化建立起数据系统的底座。在国产替代、企业数字化转型、行业需求等因素的影响下，新一代数据库近年来在工业领域内快速渗透。

• 新一代数据库具备分布式、云原生或开源等技术特点，更符合当前工业需求背景

根据数据模型类型、部署方式、架构类型等方式进行分类，数据库产品呈多样化发展趋势，企业需要根据自身业务需求寻找合适的产品类型。

图：数据库类型拆分

来源：公开资料整理、虎嗅智库

在工业应用领域，数据库按应用可分为通用数据库和时序数据库两大类，两者的应用侧重点有所不同。通用数据库在工业领域内属于工业数据中台的概念，数据容量比较大，侧重数据仓库、数据存储。时序数据库更多以边缘为中心，靠近物联网采集端，侧重物联网传感器数据的采集。

表：通用数据库与时序数据库的差异

来源：虎嗅智库

具体来说，时序数据库更靠近生产场景前端的传感器设备，偏向于数据的采集，主要功能是对时间敏感型数据（时间戳、质量戳、现场变量值等），在边缘层解决数据的采集、预处理和传输等问题，同时提供数据存储。而通用数据库是在中层的数据中心或数据中台，相比时序数据库更擅长整合企业所有数据源，进行综合查询比对，支持完整多维度的综合判断分析，更接近于数据平台或数据仓库。

新一代数据库更多会将时序数据库与通用型数据库进行融合交互，具备分布式、云原生或技术开源等特点，在实时性、实用性、部署门槛等方面的表现优于传统的单一通用型数据库，成为当前受市场广泛关注的数据库类型。

• 企业借助数据库在生产制造流程中进行智能运维管理，实现提升生产质量和降本增效的成效

在工业互联网基础设施建设逐步完善和政策方针指引的背景下，以物联网技术为主的新一代数字化技术在工业领域的渗透是工业数据库需求增长的直接因素。

不断飙升的传感器数量、数据采集量、数据分析和数据智能的需求使得企业对原有数据库的能力提出了新的要求，具体要求体现在数据的采集、存储查询和应用三方面。

原有数据库系统的技术能力没有及时匹配上物联网技术的应用渗透，导致当前工业场景内传统数据库系统存在协议互联互通难、数据孤岛、存储容量不足、缺乏工具支持等痛点。

工业数据库不仅仅是提供了数据库的服务，还积累了大量工业场景业务的特性和工业现场的经验沉淀，更能满足企业的实际业务需求。对比传统的通用型数据库，工业数据库可以满足制造业对于数据准确性、高可用和多业务协同的业务需求。

整体来看，数据库覆盖了数据的全生命周期，在做出数据分析后可将结果应用于各个业务环节，当前主要应用于企业的数字化营销、运营管理、供应链协同和生产管理四个领域，满足提升生产质量和降本增效的需求。

与金融和互联网等行业不同，工业领域内设备的单体价值普遍更高，如果借助数据库的数据在生产制造的流程中做出参数调整、运维管理、供应链可视化等智能运维管理的操作，便能在一定程度上优化生产成本或设备运转成本，为企业创造更多的数据价值。

在由自动化迈向数字化的阶段，数据库更适合具备相对完善的物联网基础设施建设，且对生产质量和生产管理成本有更高需求的企业。具体来讲，对于以下几个类型的企业，数据库可以帮助其形成独特的竞争力：

1. DTC驱动/转型的消费类制造

2. 有智能化的运维管理需求

3. 自动化程度比较高

4. 有数字化和双碳转型需求

5. 运用了数字化办公工具
   

• 在工业自动化的基础上，新一代数据库更加紧密地将IT和OT融合，实现数据价值的变现

进入工业4.0时代，工业数字化转型的关键在于解决IT与OT的融合问题，新一代数据库则能够突破物联网边缘端设备数据的瓶颈，解决系统不兼容、源头采不到、容量不够存、数据不会用等一系列问题，形成数据的闭环管理与应用。

IT与OT的融合旨在优化生产制造工艺、降本工业成本、提升数据安全，同时也能够打通两端的数据源，实现双向数据交互，提高数据的可用性、稳定性和流通性，推进工控设备的标准化和更快的数据集成和应用开发。

企业的数字化需要数据作为“燃料”驱动，工业数据库则在工业自动化的基础上，更加紧密地将IT和OT融合，协助企业实现数据价值的变现，在企业数字化的进程中属于一个底座支持的角色。

新一代工业数据库本质上提供了职能型和感知型的功能服务，使企业的流程和感知决策可以由数据来驱动，企业随时可以基于数据做出业务判断和决策，实现了数据价值的变现，进而实现数字化。

更最关键的是能够利用分析数据，来支持企业的智能化应用，构建生产运营的决策系统，解决以前制造业一直存在的数据孤岛问题。由于容量大，所有的数据都可以汇聚在一起，以一种简化的方式而不是更复杂的大数据形态，一边处理生产任务一边快速地做实时性分析，实现数据价值的变现和数据决策。

数据库对于工业是必需品，任何数据和应用最终都需要存入数据库内，这是其作为基础软件存在的意义。但以往的制造业的数据库强调的是数据的记录合约存储，当前在数字化的背景下，新一代数据库更强调数据的“智能”，利用数据来驱动降本增效和决策制定。

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