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大數據技術近兩年的發展迅速，多項技術的發展呈現相互融合的趨勢，借助大數據和云計算，原本難以利用的海量數據，如今在各行各業都發揮著更大的價值。例如大數據可以用來預測犯罪的發生，也可以利用搜索關鍵詞等預測禽流感的散步，甚至還能用來預測選舉結果等。
可以看出，原本很多歷史數據由于結構復雜，數量眾多，難以有效利用，而借助大數據和云計算的能力，不僅可以將這些數據進行梳理，還能夠從中找出規律和趨勢，大數據的重要性不在于大，而在于游泳。在建筑能源管理領域，能耗數據也具有“大數據”的特點，不僅是來自各個公共建筑的能耗數據匯總起來顯得大，各個公共建筑內部由于機電設備眾多，來自水、電、燃氣等各個照明系統、空調系統的能耗數據也呈現出龐雜的特點。
在沒有能源管理系統之前，對于能源數據采集還主要依賴于人工抄表，不僅費時費力，需要安排專人每日抄表，手動匯總，造成了人力物力的浪費，能源管理顯得低效，還容易出現數據錯漏，物業和建筑管理者頂多大概掌握建筑的總體能耗情況，而對設備用能詳細情況了解不清，沒有掌握建筑分項用能情況也就談不上做什么能源管理。
能源管理系統正是利用大數據和云計算等手段，提高了對能耗數據的利用率，分類匯總能耗數據，掌握能源使用情況，便于制定節能政策，從根源出發降低能源消耗。
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