大数据带来了无穷的想象力和无所不能为的信心，随着消费、***、物流等大数据行业的快速发展，工业领域内，数字设计、数字工厂、数字制造等概念也一哄而上，仿佛
工业大数据已经成为拯救实体经济的“大力丸”，中国有着规模庞大的各型工业设备、丰富的设备使用场景，中国的工业大数据随处都是。
贵阳大数据中心，以***主导型的数据为基础，基本是城市数据、政务数据、***等；阿里云是以消费者数据为基础，十多年淘宝发展历程，沉淀了大量的用户行为数据。
但是，对于那些不分昼夜轰鸣的设备，工业数据仍然是暗无天日的黑油、黑煤炭。对
中国制造业而言，些许的光亮或闪烁，远没有到大规模发光发热的时代。更为重要的事情，还需要工业领域去优先解决。
先有鸡还是先有蛋
对于***次工业革命的发源地，煤炭在英国发挥了巨大的作用。1700年，英国煤产量是世界其他地区的5倍；1800年，是欧洲其他地区的5倍。然而，谜团犹在，英国拥有煤炭，好像是该国逃离农耕陷阱的根本要素。但与此同时，德法日和清朝，都有大面积煤田，却未得到大规模的开采。煤炭与工业革命的关系值得明辨。实际上，这不是一个煤炭创造了工业革命的问题，而是工业革命创造了煤炭需求的问题。换言之，英国煤炭工业的飞速发展，只是财富和技术已经到达高水平的一个征兆。
煤炭对于英国***次工业革命的战略意义，此刻正如工业大数据之于中国制造2025。由于蒸汽机的驱动，煤炭犹如脱缰之野马，成为工业革命源源不断的动力。正如一把复杂钥匙吻合一把锁，这种类似的模式，***次将人力一劳永逸地解脱出农耕时代。工业根基肇始。一段时间后，这个***程序被世界模仿，并且换成石化燃料和内燃机。这一模式，影响了随后二百多年的工业史。
随着智能制造的发轫，看上去这个模式，马上就要交给了工业大数据。而此刻，我们必须意识到，数据对于新工业革命的意义，尤其是对于中国制造2025的意义，是一种全新的密码锁模式——中国工业化还并不太熟悉的一种模式。数据、信息和知识的关系，有时候容易混淆。大致而言，数据***开始都是未经***的，大量存在却价值极低；底层的数据需要通过信息化和工业化，才能转化为知识体系。从数据到信息，本身就是一种过滤机制——这需要一种提炼，然后可执行、可传递的信息形成知识。知识分为隐性和显性，隐***往往存在于人本身之中，传递性很差。
工业领域的信息化是工业大数据的保护神
工业领域数万亿个设备和感应装置进行互联互通创造巨大的数据，经过分析整合后产生的“商业洞察”，正成为物联网这一巨大新市场的核心价值。与此同时，随着工业物联网和数字化转型的进程，软件产品与其他业务的组合已成为未来发展的趋势。但是，我们工业化短短的行程，使得我们习惯于硬件思维和设备思维，还没来得及形成珍惜工业数据的意识。对那些有着厚重的工业技术体系和知识转化的GE、西门子而言，当他们在说工业大数据的时候，他们有着一个我们很多企业没有的隐含条件。不要将无数的现场数据等同于工业大数据。
就中国制造业而言，知识才是***大的拦路虎。工厂中各种数据，如果没有领域知识和业务建模的前提，不过满工厂堆砌起来的一座座数据垃圾山。对于企业而言，必须静下心来想一想：数据何在？知识何在？这是一种全新的范式，我们并不熟悉它：工业大数据模式，需要先看懂密码锁规格，再去找钥匙。
这就需要构建诸如工业相关的系统架构与平台，既包括了向信息化软件平台提供大数据基础的互联互通能力，又能实现
数据采集监控与运营控制，实现边缘控制；其可扩展性应用、分析及服务能够为用户提供运营管理、***、信息管理、供应链管理等方面的优化与升级，从而帮助企业提升在全生命周期内的连接、分析、运作、优化，助力工业数字化转型。
数据密集型的核心是数据科学家的密集型
就工业大数据而言，***重要的就是对它进行密集型的分析——工业知识断不能缺位。GE在谈及工业互联网的时候，给与了“***知识”以高度的重视。工业大数据不是传统的数据统计分析，而是基于***知识的引导，才能挖掘出数据真正的价值。数据科学家将会成为新的人力密集型产业的生力军，不要奢望做几个模型自动处理数据就行了，大量的工作还是离不开数据科学家的工作。显然，知识体系必须重新作用于数据本身，才能形成工业大数据的价值。在工业领域，“无知识，不数据”。没有工业经验的线性化指引，数据就不会高速转化，工业大数据的价值，就不会产生。
对于数据而言，信息化作了***次提升，使得数据归类、文本化和沉淀；但必须通过工业化才能进行第二次提升，才能将数据提升到知识的高度，形成真正的Know-how、经验、***佳实践、直觉；在此基础上，挖掘形成大数据的新产业价值。
中国的工厂必须用知识来解放数据。中国制造者们，此刻必须开始意识到，我们***熟视无睹的“数据浪费”， 已经成为一种新的触目惊心的挥霍。这是一种可怕的工业无知。它如一只令人生厌的乌鸦，站在设备的控制板上，嘲笑着我们在设备上所做的大把大把的***。
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