工業大數據安全和開放體系亟待建立

數據安全和數據開放體系建立是工業大數據大規模應用的兩個重要前提。如前所述，我國多數工業企業的信息化建設基本上均是由業務部門在業務開展過程中根據自身的局部需求出發，開展建設，缺少統一規劃，形成了部門割據的信息化煙囪，導致數據編碼不一致，系統之間不能相互通信，業務流程不能貫通。因此，我國工業企業無論在數據的總量上，還是數據的質量上，均和歐美發達國家制造企業存在較大差距，且由于行業壟斷或商業利益等原因，數據的開放程度也不高。

另一個制約我國工業大數據應用發展的重要因素是政策法規體系不健全。工業大數據的開發和利用既要滿足工業企業典型應用場景的業務發展需求，也要防止涉及國家、企業秘密的數據發生泄露。而目前，我國在工業大數據的利用、評價、交換以及信息安全保護方面的法律法規尚有待進一步健全，這在很大程度上抑制了工業大數據應用的廣度和深度，不利于工業大數據生態系統的建設和培育。

基于工業大數據的企業管理理念和運作模式變革

隨著智能設備、物聯網技術、智能傳感器、工業軟件以及工業企業管理信息系統等在工業企業的廣泛應用，綜合利用各種感知、互聯、分析以及決策技術，通過實時感知、采集、監控現場制造加工狀況、物流情況、生產準備情況、技術狀態管理情況，并開展數據挖掘分析，急需工業大數據平臺和相關技術的支撐。

工業大數據應用目的是推動工業企業基于對內外部環境相關數據的采集、存儲和分析，實現企業與內外部關聯環境的感知和互聯，并利用工業大數據分析技術開展挖掘分析，支撐工業企業基于數據進行決策管控，提升企業決策管控的針對性、有效性。

工業大數據人才缺乏制約產業發展

工業大數據技術應用的關鍵是揭示各種典型工業應用場景下，各種數據的內在關聯關系，因此，工業大數據技術的應用者不但要掌握工業大數據的相關知識和工具，還需要深刻了解制造業典型業務場景，并結合工業大數據的分析和可視化展示情況，結合業務場景進行合理解讀，此外，還需要結合業務場景進行解決方案的制訂和管理決策，以上工業大數據人才的要求將大大制約工業大數據產業發展進程。

整體上，工業大數據對復合型人才的能力需求更強烈，目前我國工業大數據的高級管理決策人才、數據分析人才、平臺架構人員、數據開發工程師、算法工程師等多個方向均存在較大缺口，極大阻礙了工業大數據產業的發展。

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