大數據時代已然來臨，智能制造與工業互聯網融合的本質正是數據驅動下的創新生產模式和商業模式，大數據貫穿于產品市場需求獲取、產品研發、生產制造、設備運行、市場服務直至報廢回收的產品全生命周期過程，甚至包括產品本身的智能化方面。

了解大數據

工業大數據具備雙重屬性：

一方面是價值屬性和產權屬性，通過工業大數據的分析，能夠提升關鍵技術在設計、工藝、生產、管理、服務等各個環節的智能化水平，滿足用戶定制化需求，提高生產效率并降低生產成本，為企業創造可量化的價值；

另一方面，這些數據具有明確的權屬關系和資產價值，企業能夠決定數據的具體使用方式和邊界，數據產權屬性明顯。

工業大數據的價值屬性實質上是基于工業大數據采集、存儲、分析等關鍵技術，來提升或變現工業生產、運維、服務過程中數據實現價值；工業大數據的產權屬性則偏重于通過管理機制和管理方法，幫助工業企業明晰數據資產目錄與數據資源分布，確定所有權邊界，為其價值的深入挖掘提供支撐。

大數據是數據分析的前沿技術，其最核心的價值就是在于對于海量數據進行存儲、分析，進而達成綜合成本最優的目標。

未來，數據可能成為最大的交易商品，數據量大不是“大數據”，大數據的特點概括為4個“V”：第一，數據體量巨大（Volume）；第二，數據類型繁多（Varity）；第三，處理速度快（Velocity）；第四，價值密度低（Value）。大數據的價值是通過數據共享、交叉復用后獲取最大化的數據價值。

大數據管理和數據戰略

未來大數據將會如基礎設施一樣，有數據提供方、管理者、監管者，數據的交叉復用將成為智能制造、工業互聯網落地的助力器，同時，大數據也將催生一個新的產業大數據應用及服務產業。

因此，大數據管理平臺非常重要，數據分析和應用將發生四種轉變：

●第一，從統計分析向預測分析轉變；

●第二，從單領域、結構化數據向多學科跨領域轉變；

●第三，從被動分析向主動預測轉變；

●第四，從非實時階段性向實時持續處理轉變。

智能制造和工業互聯網對應著中國制造業轉型和變革的內循環和外循環，可以理解為智能制造重點在于制造過程本身的精益與智能，工業互聯網著力于企業全價值鏈的提升，但有效的結合智能制造和工業互聯網的內外循環時需要數據的互聯互通，即具有“互操作性”，形成企業數據資產的全價值鏈管理，這是信息時代大數據管理的核心價值，即源自企業運營回饋企業運營，平臺賦能，服務優化，形成數據資產的“數字孿生”。

為有效的實現數據資產的數字孿生，達到“平臺即實現、數據即服務”的狀態，需要對大數據管理進行變革，要從用戶的需求和市場的變化出發，與用戶就大數據管理的內容進行有效而充分的溝通，通過與用戶的共同互動來定義戰略，包括路徑、流程、改進目標、相應的管理組織能力和與之適應的落地技術架構。

數據戰略制定考慮的核心點：

第一，企業的業務目標是生產盈利，無論在生產過程、運營過程、管理過程對于數據需求必須貼合工藝和實際需要；

第二，企業智能制造的核心目的是提質增效，通過智能制造來實現“工序牽引、場景驅動、數據核心”，達成制造智能化、生產少人化、管理精益化的效果；

第三，為確保數據管理滿足業務目標需求，需要一個更加輕量化、可移植、有彈性、自主可控、自我管理的數據湖實現數據承載和數據治理；

第四，數據資產管理的有效性和可測量性，需要一個云-邊-端的基于SOA架構的數據平臺的技術架構，實現數據資產的有效管理和度量。基于數據引擎的數據平臺，結合行業應用和互聯網數據思維，形成可賦能、可推廣、定制化的應用。
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