小T导读：在谈论工业数据管理时，我们常常会听到“4V”这样的术语，而在大数据领域，也有类似的版本，甚至扩展成了5V、6V、乃至8V。但一个问题随之而来：这些被广泛引用的数据特征，真的代表了用户的痛点吗？真的切中了工业企业在实际应用中最棘手的挑战吗？TDengine 解决方案架构师陈展隆结合自己多年服务工业客户的经验，分享了他对这个问题的深入观察与思考。或许，我们该重新思考：数据管理的“用户”到底是谁？又是谁，真正面临着那些看不见的难题？
1. 4V 是用户痛点吗？
在工业数据管理方面，用户面临的挑战或者说使用痛点是什么呢？工业圈最常说的是 4V（variety 多样性、velocity 高速性、volume 海量性、variability 多变性），大数据圈也有类似的 4V 说法（Volume 海量性、Velocity 高速性、Variety 多样性、Value 价值性），甚至还有 5V、6V、7V、8V。那么，大家挂在嘴边的这些数据特征，各种 V，真的是用户面临的挑战吗？真的是用户的使用痛点吗？
也是，也不是。
主要看你所指的“用户”是谁。
2. 你在解决谁的问题？
比如，我们看看 AVEVA PI 的观点。PI System 解决方案已成为工业实时时序数据管理领域的黄金标准。在《AVEVA PI System Portfolio》宣传册中提到（根据原文翻译）：运营数据具备 variety 多样性、velocity 高速性、volume 海量性、variability 多变性四大特征。数百乃至数千条数据流若缺乏业务语境支撑，将难以理解与利用。
正因如此，AVEVA PI System开发者开创性研发了针对海量时序数据的采集、存储、标记与索引优化技术，并确保现场工程师无需编程或 IT 支持即可快速访问数据、即时解决问题。由此构建的 AVEVA PI System 产品组合，使运营及关联部门用户能够轻松识别并访问所需数据，以最大化运行时长、保障安全、提升运营效率。众多企业采用端到端冗余的高可用配置，确保紧急情况下关键数据的持续访问。
PI System 不愧是行业标杆，其所指的“数据用户”包括但不限于工程师、操作员、工厂经理及分析师。但是，PI System 的开创性的技术，主要解决的是谁的问题呢？如文中所言，是“现场工程师”。
为什么是这样？为什么不是数据消费的最终用户？
3. 数据用户真正想要的是什么？
笔者从业 20 年，一直在和工业数据打交道。从早期的 MES、EMS、PHM，到后来的智能制造、工业互联网；确切的说，我的客户，都是工业数据的“数据用户”。用户最关心的是你的解决方案能否解决其问题。
在常规的 MOM（制造运营管理系统）、智能工厂、工业互联网等等应用中，数据消费的最终用户，其实是各层管理者、操作员、统计员、决策者。这些最终用户，想要获得实时信息、获得业务洞察，往往需要先提出需求，由研发人员或 IT 工程师做定制开发；系统做的比较好的，比如 PI System，可以由现场工程师通过配置组态而得，已经是很大的进步。
以上，就是常见的“工业数据管理”解决方案的现状。
如果站在最终用户的角度，他们在工业数据管理面临的挑战是什么呢？
笔者浅见：除了上述提到的在规模性（海量高频）、价值性（价值密度低）、复杂性（多源异构、质量差、缺失上下文和业务语义）这 3 个方面之外，最重要的还有第 4 个方面：壁垒。体现如下：
- 技术应用：新技术难以迅速部署
- 数据安全：数据安全限制共享价值
- 行业知识：行业知识壁垒高筑
最终用户真正想要的，是在获得业务洞察时，不再依赖现场工程师，不再依赖 IT 工程师，不再依赖数据分析师，甚至不用再挖空心思提问。这是真正的数据消费的新范式。
4. 如何解决？
正确的问题往往比答案重要，好的问题就是一半的答案。我们重新审视数据最终用户所面临的挑战，目的是识别工业数据管理真正的问题，站在最终用户的角度来解决问题。
涛思数据八年磨一剑，即将重磅推出的，就是这样一款产品。它不仅继承了我们在时序数据处理上的深厚积累，更通过 AI 驱动的数据理解与推送机制，真正实现“数据自己说话”，重构数据消费的逻辑。
7 月 29 日 19:30，欢迎扫码预约线上发布会，一起见证这场工业数据管理范式的变革。对于每天与数据打交道的你来说，这将不仅仅是一场发布，更可能是一种全新的开始。
