大数据工业如何应对快速增长的数据量和数据流？
大数据工业面临着快速增长的数据量和数据流，管理者可以采取以下措施来进行应对：
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提升数据存储和处理能力：建立高效的数据存储系统，采用分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark等，以应对海量数据的存储和处理需求。
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引入机器学习和人工智能技术：利用机器学习和人工智能技术，构建智能化的数据分析和预测模型，提高数据处理的自动化程度和准确性。
例如，某大型制造企业面临着海量的传感器数据和生产数据，为了应对快速增长的数据量和数据流，他们引入了Hadoop和Spark等大数据处理技术，构建了实时数据处理和分析系统，实现了对生产过程的实时监控和预测，提高了生产效率和产品质量。
