功能逐渐无法满足需求的业务系统和一个个独立的信息孤岛让企业建立在信息化中的基础数据开始无法有效的采集和汇总，而在当今这样一个信息的时代，企业发展累积下来的数据所具备的价值还并没有被企业所认识。
用户想要做数据可视化，可是大多数的企业其实并没有把需要可视化的数据准备好。生产数据分散而独立，只是简单的将这些数据嵌套到绚丽的驾驶员座舱界面中，通过各种各样炫酷的方式展示出来，其实是没有意义的。数据可视化的根本在于将什么样的数据进行可视化。
无论是工业4.0也好、工业互联网也好、还是中国制造2025也好，所倡导的都是智能制造，而智能制造的精髓在于智能工厂，精益生产是智能制造的基础，工业机器人是主要的生产力，而工业标准化是必要的条件，控制所有这些因素的则是智能化的工业控制软件和企业积累并且被精炼提取的工业大数据。工业控制软件好比人的“大脑”，而工业数据则好比是这“大脑”中日积月累的知识。所以在工业制造中，数据系统，仅仅有了“大脑”是不够的，我们还需要去充实这个“大脑”，让它变得更智慧。
大数据的发展趋势？趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，数据系统化，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，数据系统设计，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
趋势四：数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的一环。
趋势六：数据管理成为竞争力
数据管理成为竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业竞争力，数据系统，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关；此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。
工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高，因此工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少。本文对工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
工业大数据是一个新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。
随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。
工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。
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