首先，隨著大數據技術體系的成熟，大數據產業也在不斷拓展，包括數據采集、傳輸、存儲、分析、應用、安全等多個方面正在逐漸形成一個較為完善的產業鏈，但是不可忽略的事實是，當前大數據技術在落地應用過程中，依然存在著一些制約因素。

制約大數據發展的因素是多方面的，在諸多的制約因素當中，有的因素是產業基礎場景所導致的，這自然需要一個建設的過程，比如有的企業尚沒有完成基礎信息化改造，有的企業還沒有完成業務上云等等，雖然這些產業基礎場景對于大數據的落地應用會產生較大的制約，但是制約大數據落地的核心因素，依然是大數據自身的價值空間沒有構建起來。

構建大數據的價值空間涉及到的因素同樣比較多，其中有兩個因素是比較重要的，其一是大數據的價值出口，其二是大數據的價值衡量標準，而這二者之間也存在一定的聯系。當前大數據的價值之所以受到制約，一個重要的原因是當前大數據的價值出口依然是人力系統，或者說數據的價值化結果是給人使用的，而一旦數據價值化的結果是給智能體使用的，那么大數據價值將在很大程度上得到提升。

站在技術的角度來看，大數據、物聯網、人工智能這三者之間的關系是非常緊密的，脫離了物聯網和人工智能來談大數據價值是有問題的，這與脫離行業場景來談大數據一樣，因此大數據的價值化體系建設，同樣要看物聯網和人工智能技術的發展和應用。

對于企業來說，要想實現自身的大數據發展路線，要考慮到多方面因素，而要想實現從生產產品到生產數據的轉變，則需要整合大量的產業資源和技術資源。

最后，如果有大數據方面的技術問題和發展規劃相關問題，可以向我發起咨詢。