從位于庫比蒂諾（Cupertino）的希捷辦公室到我在索諾瑪縣（Trattore農場）的葡萄園和橄欖園開車需要很長時間，所以，我更愿意使用特斯拉自動駕駛的功能。作為云網絡的一員，我的特斯拉每天學習實時數據的能力給我留下深刻印象。當車過坡速度過快時，我會輕點剎車。系統就會記錄這個數據并上傳到云端。如果更多的車在這個GPS點上都留下來類似的信息，引導自動駕駛通過該點的計算程序就會發生變化，包括我的車在內的所有特斯拉在那里都會放慢速度。這就是機器學習在遇到物聯網后會發生的事情。而這一切，都得益于實時數據。

物聯網（IoT）時代意味著全新的大數據類型

數據是物聯網（IoT）的命脈。它喚醒了全新一代強大的聯網設備，這些設備早已廣泛地影響著我們的世界，而自動駕駛汽車僅僅是其中的一個代表。俄亥俄州哥倫布市在與聯邦政府、風投以及科技公司合作在市內安裝智能聯網路燈，在增加照明的同時，節約資金和能源。澳大利亞悉尼市在垃圾桶上應用了物聯網技術，以獲知哪個垃圾桶滿了，并相應地安排垃圾清理服務，以節約時間和納稅人的資金。Trattore農場使用的感應技術幫助我們更好的管理水源，以種植出更好的水果。甚至我的狗Heck身上，也應用了物聯網技術！

隨著計算能力逐漸分布到我們周圍的設備和基礎設施，這些設備獲取的數據將在我們日常生活中發揮更大的作用。大到什么程度呢？應用物聯網技術，數據將獲得數量級的增長。

事實上，去年全球創建、獲取和復制的數據總量大約為16.1ZB。到2025年，IDC預測該數字將飆升到163ZB，其中20%來自于物聯網，增速最快。

例如，全球最大的圖書館--美國國會圖書館擁有總長度838英里的書架（驚人的數字），幾乎藏有美國出版的每一本書，大約合208TB數據 (Lyman & Varian, 2000)。而163ZB意味著，到2025年，我們每年創建的數據量將增加7.84億個國會圖書館！這，肯定是“大”數據。

數據進入任務關鍵型應用

隨著物聯網（IoT）技術不斷成熟以及我們對這項技術的信心不斷增強，我們將把它應用到更多的重要應用上，例如自動駕駛汽車。在這些應用中，任何差錯都會帶來嚴重的傷害或者災難。

IDC預測，到2025年，大約20%數據將是關鍵數據--維持日常生活順利進行所需要的數據--10%數據將是超關鍵數據，對用戶健康和利益有直接影響的數據。不是所有數據都具有同等的重要性，但是物聯網創建的超關鍵數據在迅猛增加。我們需要區分不同類型的數據，否則將面臨可怕的后果。

將數據排序為關鍵數據和超關鍵數據將為系統抓取、管理、存儲、保護和處理信息帶來巨大的改變。例如，數據分析將更多的針對實時數據，而良好的數據分析將成為企業的競爭優勢。

實時數據的迅速增長也將帶來數字存儲類型的變化。實時數據意味著，我們需要把一部分數據緩存在其使用位置的附近，而將大部分數據妥善地保存在大型云數據中心。而這就需要不斷地繼續創新以及在大容量存儲方面進行投資。

數據讓你夢想成真

管理專家Peter Drucker曾說：“如果你無法進行評估，也就無法獲得改進”

我們的硬盤曾用來存儲電影、音樂以及其他的娛樂內容。 但是今天，情況發生了變化，大多數的存儲設備保存的是用來提升我們生活和工作效率的數據。由于我們創建的數據從生活改善型變成為生活關鍵型，我們評估、分析和行動的思想也在變化。而這些改變需要技術和軟件的共同發展。大數據和元數據（數據的數據）最終將觸及我們生活的方方面面并帶來深遠的影響。作為企業家，我們目前生活在一個數字體驗幾乎與我們想象力同步的數據驅動型時代，對此我非常興奮。同時，這些新興的應用越來越專注于對我們生活真正重要的事物。

最近，我發生了交通事故，一輛車在金門大橋蹭上了我的特斯拉。大橋上的車道很窄，所以我習慣性地關掉了自動駕駛。如果使用機器的自動駕駛功能的話，當時可能更安全。