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【中国智能制造网 名家论谈】企业边界日益模糊，难以预测的外部因素当数颠覆性创新。当今世界，互联互通彻底改变了商业游戏规则，意识到竞争已为时过晚。很多企业在自己的领域努力尝试着应用大数据分析。但毕竟不是每家企业都在用大数据，也不是所有人一听到大数据就心跳加速、血压升高，感觉到有巨大的商机。时至今日，大数据的发展非常理性。
张礼立 ：解析工业大数据应用的趋势和热点
在“可预见的购物”应用场景中，我们会很自然地感受到大数据的功能与魅力，它的确是一种可以帮助企业发展和管理的有效工具和技术。但是，如何将获取的数据转化为信息，又将信息转化为有价值的情报，从而为企业进行决策提供支持，对企业而言，这是挑战的课题。那么，阻力又在哪里呢？
是对大数据的理解已经从通用概念走到了行业理解阶段。作为与工业4.0联系为紧密的两化融合任务，中国制造2015的核心是生产过程、产品的智能化以及互联网与制造业的融合。数据的灵活处理性成为个焦点。传统数据库(database)和数据仓库(data warehouse) 的运行越来越缓慢，且很难满足企业业务的发展需要，数据的灵活性就成为了大数据技术发展的一个重要推动力。
其次，整个大数据产业链在逐步形成，从Hadoop走向数据湖不仅仅是结构和框架的完整，更是我们产业健康发展的趋势。2015年的大数据领域被看作是“数据湖”与“数据沼泽”的状态之争的元年。无论学术界如何去诠释，其核心都是强调一种基于对象的数据存储方式将收集来的数据以其原生的格式(多结构化的)存储下来留作日后使用。“数据湖”具有很高的价值定位，它代表了一种可扩展的基础架构，非常经济且超级灵活。
随着大数据工具和服务的发展，IT行业发展中遇到的瓶颈将得到缓解，许多商业用户和数据科学家将会借助相关工具和服务访问大量数据。自助服务大数据将成为IT行业的一种趋势，它允许商业用户通过自助服务接触大数据。自助服务还可以帮助、数据科学家和数据分析师直接进行数据探索和处理工作。当我们了解大数据的时候，业务的价值和IT的成本是我们用来衡量未来IT的主要标准，业务价值驱动大数据创新。Hadoop不再成为我们讨论的大数据主题。我们需要加强对业务创新、数据变现和业务场景的探索。相信自主大数据服务会成为主流。
工业大数据有以下八大热点和趋势。
1、创新与文化结合驱动数字转型
创新的灵感来自不同的文化、不同的人、不同的团队，不受任何规模或等级的限制。站在前人的数据和信息的肩膀上，再加上自己的新东西，实现创新的想法，快速降低了端到端的企业成本。
创业企业都梦想着每天能数钱数到手抽筋。在当下这个互联网时代，不少商业精英舍得花钱享乐却舍不得在互联网事业上投资，如他们舍得买贵的手机、用新款的笔记本电脑、频繁出入酒店，却在互联网事业上总希望能坐享其成、一本万利。
《中国共产党第十八届中央委员会第五次全体会议公报》在 2015年10月29日明确指出要“实施网络强国战略“，因而企业不能把互联网和大数据简单看作赚钱的有效途径，更应该以做事业的态度来对待。
互联网的核心是去中心化，这与中国文化崇尚集体决策不谋而合。当今中国，创新文化的打造要依赖集体智慧，形成集体创新。组织架构的调整和变革、跨团队、跨部门、跨领域的集体智慧一定可以催生出更多更好的创新理念。
加速创新，放眼未来，走向，不要仅仅着眼于局部或区域经济，还要把大数据与互联网创新做本分、做厚道，让创新互联网成为中华文明驱动力。要注意的是，在高速发展文明的过程中不能抛下了我们的文化，让互联网成为中国企业和文化走向世界的加速器。
2、可持续性监测和应用审计
大数据商业时代中，数据能为企业带来商业价值和利润。可持续性监测和应用审计管理是整个管理控制的核心，也是“互联网+”行业必须实时持续关注的问题。
企业要通过风险评估与客观事实记录辅佐决策，还要收集市场研究、交易、生产、风控、运维、服务等各个方面的数据，以确保各个部门管理策略的安全性和保密性。大数据通过混合云的交付形式，结合产业链的风险矩阵参数定义、评估方法以及结果的对应处理原则，避免主观感觉式判断，通过数据和资源共享策略实现互联网风险控制管理机制。
3、软件数字打造核心竞争力
软件定义世界成为当下所有信息化热点的核心，包括云计算、大数据以及工业互联网4.0的实现。低成本就是节省钱的手段。但是低成本不是的，开源和节流是企业管理的利益共同体。企业要建立迅速决策机制必须对数据有足够的敏感度。企业如果能够用短的时间快速收取各个环节数据，对企业有极大的好处。
行业的融合、体系重构以及跨行业知识是信息化创新的三座大山。快速、有效和成熟的决策可以为客户在业务信息化变革上成为不可替代的核心竞争力。
4、改进工艺，降低风险
大数据要拥抱数据的移动，让数据流和管理流做到移动互联。大数据是当下中国落地的发展驱动力之一，软件企业要做到让企业的所有工作人员、管理人员可以把信息和数据带在身边，随时随地处理业务。
当下是人人贡献、人人共享数据和交易数据的时代，实时数据和全面数据给了管理层接触真实数据的机会。持续改进工艺和风险降低就是大数据带来的真实数据结果。分析过程既有定性分析，又有定量分析。既是定量分析就要拿数字说话。这也就是大数据化盛行的原因之一。
用数字说话，因为数字参数和指标是显性的、看得见的，而且可以测评、比较，再根据这些参数、指标去给管理流程定制标准。定下标准，就可以评估工作是否达标，是否存在误差，然后又考虑怎样可以纠偏和补救误差，这就又导出了控制的管理思想。
5、数据的制造 制造的数据
线上与线下，O2O(onlineto offline)，“互联网+”可能是近曝光度高的两个名词。互联网+传统行业，如果只是把进销存管理模块和财务管理模块功能放到互联网，通过互联网做企业宣传于门户，那顶多也只是传统行业+互联网。
未来企业同外部的沟通中，无论对象是市场客户还是供应商或是行业专家团队，都是一个不断找数据、找知识、架构、佳实践、行业经验、跨领域思考能力架构和提升的过程。
很多数据的价值在初收集后非常难以判断，真正想要的数据并没有，收集上来的很多数据在初并没有价值。企业需要考虑的不仅仅是单纯地封装好产品和服务，而是要把产品和服务制作的过程通过互联网和信息平台的方式展现给用户，以做到实时互动，为C2B2C奠定的良好的商业创新基础。
自控系统已经不于自动化，重要的还有基于行业企业运营管理体制的信息化与智能化技术应用。大数据应用实践创新主要体现在工业自动化设备的大数据收集、监控操作以及大数据管理运维的趋势分析。通过先进技术与设备进行整体资料采集，提高资讯准确性与及时性。
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