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                工業大數據如何更好落地

                發布時間:2019-03-11 來源:金屬加工
                關鍵字: 工業大數據 落地


                大數據技術為工業企業轉型升級,開辟了新思路、新模式和新途徑,但大數據與工業的深度融合,是一項非常復雜的系統性工程,還需政府部門與工業企業協同配合,科學、有序、規范地共同推進。


                大數據技術帶來了新的生產率增長和盈利模式,為我國工業企業轉型升級開辟了新思路、新模式和新途徑,已成為塑造國家競爭力的戰略制高點。近年來,我國工業與大數據技術融合發展的態勢良好,但與發達國家相比,在融合的行業數量、應用深度、業務規模、發展均衡性等方面還存在一定的差距。


                信息化總體水平不高,與工業領域融合深度不夠。據統計,我國工業領域中90%的企業信息化建設基礎不足,信息化水平總體偏低,43%的企業信息化覆蓋業務部門范圍較窄,各IT系統處于割裂狀態或者集成程度不高。從數據質量方面來看,大多數工業企業缺乏科學、現代的數據采集機制,且數據質量把控不嚴,直接導致數據可用性和價值較低,而低劣的數據質量則會造成資源浪費、生產力損失和額外開支,進而影響企業盈利。


                數據集成和共享的水平較低。一方面,企業內部由于“信息孤島”和“數據壁壘”的普遍存在,且缺乏數據資源管理的意識和方法,導致數據集成與匯總面臨著很大難度和挑戰。另一方面,企業間數據共享流通渠道和規范缺乏:一是出于觀念、技術和利益等角度考量,掌握大量用戶和數據的大型企業,往往將數據“金礦”視為“私產”,主觀上不愿意對外開放,導致工業領域上下游企業間數據不能共享,未能形成覆蓋產業鏈的數據閉環,嚴重阻礙了大數據價值的發揮;二是現有法律法規雖然對網絡運營者收集、使用、保存用戶個人信息等數據資源的行為進行了規定,但對于共享用戶數據的要求、規范、場景和條件,仍缺乏具體法律法規進行約束;三是市場化的數據交易應用機制尚不健全,缺乏合理溝通與管控方法,制約了數據的流動、共享。


                缺乏成熟的平臺級工具,工業企業使用數據進行分析管理的難度較大。當前,工業大數據作為一種新生事物,正處于發展起步階段,面臨著數據規范缺乏、標準不統一、平臺技術架構復雜等一系列問題,面向工業領域提供大數據解決方案的業務尚不成熟,大部分行業仍未能形成主流的平臺級工具,特別是行業統一的工業大數據平臺,難以滿足工業企業的大數據應用需求。同時,由于工業企業信息化水平不一、行業應用場景區別較大,使得大數據技術企業開發的技術平臺與各行業實際應用需要存在顯著差異,這也為工業大數據的應用增添了難度。


                缺乏產業龍頭企業,未能形成成熟的商業模式和示范帶動效應。我國工業領域近年來迅速崛起了一批在某些方面能力較為突出的龍頭企業,但尚缺乏實現了大數據與工業融合發展的典型企業,無法對新形勢下工業轉型升級、高質量發展起到引領、示范和帶動作用,導致在全產業鏈、全環節上推進“中國智造”的能力仍然欠缺。另外,由于高質量數據和平臺級工具的缺失,工業企業采用大數據進行分析和管理的成熟度不高,利用大數據進行精準營銷的商業收益也存在爭議,導致這方面的創新創業不夠活躍,進一步限制了龍頭企業的誕生。


                大數據與傳統工業的深度融合是一項非常復雜的系統性工程,也是難得的歷史機遇與戰略窗口,我國應因勢而動、順勢而為,促進政府部門與工業企業協同配合,科學、有序、規范地共同推進。


                支持鼓勵大數據創新創業。鼓勵大數據行業應用的大眾創業、萬眾創新,營造大數據應用的創業氛圍。扶持大數據創新開發團隊,打造大數據創新成果轉化平臺,提供“一站式”配套服務,篩選出具有經濟效益和社會效益的重點行業和商業模式。通過采取政府購買和一定補貼的形式,鼓勵資源豐富、技術先進的大數據領先企業建設大數據平臺,開放平臺數據、計算能力、開發環境等基礎資源,降低創新創業成本。


                積極推進數據資產管理和共享開放。吸納國內外數據資產管理的先進經驗,利用最新技術開展政務和行業的數據資源管理;以企業為主導,通過建立工業大數據平臺、完善各平臺之間的互聯互通機制,促進數據流通共享;進一步完善用戶個人信息保護的政策法規,規范用戶數據授權流程和服務協議,健全用戶數據保護法律體系和使用規范;鼓勵企業通過商業談判明確雙邊數據共享的權利和義務,積極推動行業數據共享。


                降低工業企業應用大數據的技術門檻。支持鼓勵大數據技術企業不斷提升平臺和應用的可用性和操作便捷程度,向工業企業提供產品、服務和技術解決方案;幫助工業企業構建數據化思維,基于數據開放平臺構建大數據應用生態,通過加強宣傳等方式鼓勵工業企業選用適合的大數據平臺,逐步推動大數據在工業領域的廣泛應用,有效匯聚數據資源,從而降低工業大數據應用的門檻。


                推動工業大數據龍頭企業試點示范。制定出臺工業大數據發展規劃,明確融合發展的思路、目標、任務和舉措。一方面,選擇一批具有創新性、典型推廣意義的工業企業開展試點示范,探索發展模式和路徑,樹立行業標桿,共享成功經驗,加以宣傳推廣;另一方面,出臺鼓勵支持工業企業與互聯網企業跨界融合的相關政策,盡快培育出一批依靠信息化、具有互聯網思維的工業大數據龍頭企業,引導和帶動傳統工業轉型升級。


                來源:吉林大學商學院



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