随着互联网的飞速发展，Big Data（大数据）吸引了越来越多人的关注，现已成为当今社会的一大热点。关于Big Data（大数据），目前大家所熟知的多为金融大数据、政府大数据和医疗大数据等概念。而当我们将工业、互联网与大数据三者结合在一起时，就能看到背后隐藏的价值和趋势。
海量工业数据背后的价值
在信息化与工业化不断融合的背景下，信息技术已经渗透到了工业企业产业链中的各个环节，传统工业企业拥有的数据量也日益丰富。
工业企业数据背后的价值主要集中在以下几个方面：
1.加速产品创新
消费者在使用企业产品的过程中将会产生大量数据，通过挖掘和分析这些数据，可以很好地分析用户行为，加速产品创新。
例如，福特公司便在其“福克斯”电动汽车上使用了大数据技术，通过汇总电动汽车驾驶员的行为信息，分析出用户习惯，从而制定产品改进计划。
2.产品故障诊断
世界知名航空公司波音公司在“波音737”飞机上也运用了大数据技术，“波音737”在飞行过程中，每30分钟便能产生10TB数据，通过分析这些数据，可以有效实现零件故障诊断和预测。
3.供应链的优化
在RFID技术、物联网技术等技术的助力下，工业企业能够获得产品供应链的海量数据，通过挖掘和分析这些数据，可以降低仓储、配送成本，提高销售效率。
以海尔公司为例，海尔公司把用户数据、供应商数据和企业数据整合到供应链中，从而持续地对公司供应链进行优化。
尚处于起步阶段
通过上文的分析可以看出，工业大数据应用潜力巨大。但是，就目前而言，工业大数据在运用上仍存在一些技术障碍，目前工业大数据仍处于起步阶段。
在德国工业4.0战略、中国工业制造2025规划等政策的推动下，预计在2025年前后，工业大数据市场将驶入发展快车道。
具备较大增长空间
根据前瞻数据库显示，2016年我国工业大数据市场规模约为150亿元，相较于总量为2400亿的大数据市场而言，大数据在工业领域的应用还相对较少。
但未来的工业大数据市场仍然有很大的增长空间，其驱动因素主要有以下三点：
1.政策助推
政府在工业大数据领域出台了多项战略规划来支持发展。
2015年5月19日，国务院发布了《中国制造2025》，将推进信息化与工业化深度融合作为国家的重点战略任务，并提出要建设一批工业大数据平台。
2015年8月31日，国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》，将发展大数据作为政府部门的重点工作之一。
在该纲要中特别提到，要推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，特别强调将大数据技术与工业化之间的结合。
2017年1月17日，工业和信息化部发布了《关于印发大数据产业发展规划（2016－2020年）的通知》，该规划指出，要加快工业大数据基础设施建设，推进工业大数据全流程应用，培育出数据驱动的制造业新模式，为工业大数据的发展指明了方向。
2.数据量暴增
工业数据量的增长，为大数据与工业的结合奠定了良好的基础。从数据存量来看，随着工业企业信息化建设的不断推进，工业数据量开始出现大幅度增长。
另一方面，工业企业的内部数据不断被收集起来，数据存量也得到大量增长。这主要包括企业供应商数据、企业研发数据、企业生产数据、企业销售数据以及企业财务数据等。此外，企业的外部数据，包括行业数据、竞争对手数据等，也变得越来越丰富。
3.技术驱动
目前，大数据行业每年都会涌现出大量新的技术，为数据的获取、存储、处理分析或可视化提供有效手段。这些大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为工业生产提供依据，提高工业企业的整体运营效率。
在这三大因素的驱动下，未来工业大数据市场有可能成为下一个蓝海。根据前瞻产业研究院发布的《2017-2022年中国工业大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》预计，到2022年，中国工业大数据市场规模有望突破1200亿元。
工业大数据市场拥有广阔的前景，这也意味着未来工业产业链的安全信息、风险信息、数据信息变得越来越重要，如何让大数据应用更好地优化工业产业链结构，将成为一个重要的研究方向。
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