（原創(chuàng)）文|劉成軍，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研習(xí)社發(fā)起人，造奇智能新媒體創(chuàng)始人兼主編

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是指連接機(jī)器、計(jì)算機(jī)和人，通過先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析推動工業(yè)智能，轉(zhuǎn)化為真正的商業(yè)價(jià)值。包括數(shù)據(jù)采集、分析、應(yīng)用、安全等環(huán)節(jié)

數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在以下四個方面：

1. 數(shù)據(jù)驅(qū)動戰(zhàn)略：研究表明，大型企業(yè)中只有少數(shù)企業(yè)擁有明確的數(shù)據(jù)驅(qū)動戰(zhàn)略，這明顯對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支持力度不夠。沒有清晰戰(zhàn)略或缺乏工具可能會讓公司淹沒在數(shù)據(jù)海洋中；
   

2. 數(shù)據(jù)采集：工業(yè)生產(chǎn)中數(shù)據(jù)面臨著大量、實(shí)時(shí)、異構(gòu)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，采集環(huán)節(jié)就投入很多，但這個階段的效益卻十分有限，影響著企業(yè)對于數(shù)據(jù)采集的議員。
   

3. 數(shù)據(jù)處理：這是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)形成商業(yè)閉環(huán)的關(guān)鍵，收集上來的數(shù)據(jù)只有經(jīng)過有效處理和分析，才會產(chǎn)生正確的決策，然后應(yīng)用后才實(shí)現(xiàn)價(jià)值。相對來講，大規(guī)模企業(yè)比小型公司更熱衷于使用數(shù)據(jù)分析工具和模型算法。當(dāng)前，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺上的數(shù)據(jù)分析軟件和模型也是缺乏，這造成供應(yīng)商的難題。
   

4. 數(shù)據(jù)安全：包括數(shù)據(jù)在采集、存儲、傳輸、分析及使用全數(shù)據(jù)鏈上整個過程安全，其中存儲包括硬件存儲、數(shù)據(jù)庫存儲和云端存儲。
   

5. 數(shù)據(jù)應(yīng)用：要想將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值，離不開各類分析工具的處理，在應(yīng)用環(huán)節(jié)，如果缺乏分析工具，談數(shù)據(jù)應(yīng)用就是“紙上談兵”，就成了“無源之水”。
   

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