通用电气近几年一直在宣传应用大数据的潜在优势，并在去年迈出了重要的一步——在Pivotal上投入1.05亿美元。通用电气日前宣布Pivotal日趋成熟回报在望。

通用电气软件副总裁Bill Ruh是公司高层推广Pivotal应用的干将。根据他提供的资料，通用电气利用Pivotal的大数据套件（Big Data Suite）和EMC的设备在90天里建成了旗下航空集团所需要的系统，此系统连接多达25个航空公司的客户，可以用到所有的数据和分析。通用电气是主要的飞机发动机制造商之一。利用机器数据和分析的一个关键目标是提供更好的预测性维护。

通用电气副总裁Bill Ruh

Ruh在接受采访时表示，“我们希望摆脱疲劳警报的心态。我们想知道一个部件什么时候可能会出毛病，我们监视各种使用模式，以了解如何才能使各个部件更高效、更优化。”如果能在实际中能够使燃气轮机的效能提高一、两个百分点，加在起来就可以节省巨额的开支。

15,000个航班每飞一次的数据归总后可达14GB，然后需要一定的时间对这些数据进行分析。得到的结果有时候似乎直白得很，但提供的思路却可以防止出现大问题，例如，对在恶劣的、多尘的环境里工作的喷气发动机的清洗应该频繁一些。

Ruh指，过一遍所需的数据以找到一个维修问题，用传统的方法可能需要30天。而现在运行主要的分析可以在20分钟内完成。将所有的数据——关系型数据里的行、列数据加上那么不“那么有组织的”非关系型的东西——放在一个库里，然后在分析时能够访问这个库，这就是时下科技供应商推崇的 “数据湖”概念。

Pivotal首席执行官Paul Maritz表示，“这是一个非常生动的例子，这个例子表明一些客户在过去不能有效地完成的事，现在客户可以从数据里获得价值。这个例子还表明客户可以从不同的数据源获得价值。”

Ruh称，通用电气并不会就此止步。通用电气的医疗保健事业部制造CAT扫描仪和其他设备，医疗保健事业部也在推出的Pivotal技术，通用电气的电力、石油和天然气、铁路和运输部门随后也会走出同一步。同时，通用电气正在将旗下的Predix软件与Pivotal技术进行整合。

显然，市值达2570亿美元的通用电气有财力花大钱做这种事，但是Maritz表示，他预计该技术将来会通过SaaS模式交付，因而规模较小的公司也可以受益。

想了解Pivotal计划详情的读者，可以在网上搜到Paul Maritz在2014年数据结构大会上的有关新型的Pivotal数据应用的发言视频。