数据驱动的工业物联网变革该如何应对数据挑战？

（原创）文 | 刘成军，工业互联网研习社发起人，造奇智能新媒体创始人兼主编

工业物联网是指连接机器、计算机和人，通过先进的数据分析推动工业智能，转化为真正的商业价值。包括数据采集、分析、应用、安全等环节

数据挑战主要体现在以下四个方面：

数据驱动战略：研究表明，大型企业中只有少数企业拥有明确的数据驱动战略，这明显对于企业数字化转型的支持力度不够。没有清晰战略或缺乏工具可能会让公司淹没在数据海洋中；

数据采集：工业生产中数据面临着大量、实时、异构系统数据，采集环节就投入很多，但这个阶段的效益却十分有限，影响着企业对于数据采集的议员。

数据处理：这是工业物联网形成商业闭环的关键，收集上来的数据只有经过有效处理和分析，才会产生正确的决策，然后应用后才实现价值。相对来讲，大规模企业比小型公司更热衷于使用数据分析工具和模型算法。当前，工业物联网平台上的数据分析软件和模型也是缺乏，这造成供应商的难题。

数据安全：包括数据在采集、存储、传输、分析及使用全数据链上整个过程安全，其中存储包括硬件存储、数据库存储和云端存储。

数据应用：要想将数据转化为商业价值，离不开各类分析工具的处理，在应用环节，如果缺乏分析工具，谈数据应用就是“纸上谈兵”，就成了“无源之水”。

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