大数据驱动工业智慧化“二次革命”(2)

对此，中国互联网协会常务副理事长高新民分析，首先所谓“大数据”，它的价值主要不在“大”上，而是体现在以应用和效果为导向的大数据的发现应用上。观念应从“Big data”(大数据)改为“Right data”(正确数据)，找准数据才是关键。

第二，大数据应用的前提是数据的汇聚。数据来源往往是异地，技术是异构的，所有权是异主的，在多重异构的情况下，如何能够汇聚数据是巨大的挑战。“信息孤岛”实际上是一种常态，我们要在信息孤岛的情况下找到大数据汇聚的机制、技术和制度。

第三，目前大数据的应用和普及在我国主要集中在互联网服务领域，工业大数据与消费大数据不可同日而语，在整个工业领域，包括制造业领域对大数据企业而言，还处于探索和起步阶段。

多位专家认为，对于影响未来大数据产业发展格局的人才储备、产业生态等，必须提前谋划布局。李冠宇说，要破解这一瓶颈，需要传统产业升级和新兴产业培育两手共抓，需要工业大数据“产学研用”各个主体，真正发挥协同效应。

企业亟待转变观念

大数据是新一代信息技术的基础性技术，工业大数据发展潜力非常大。专家建议，发展工业大数据一定要解决好定位、规划、切入点、标准、开发共享等问题，理解“互联互通是基础、定制化服务是中心、懂数据会分析是关键”这一理念。

“工业大数据目前还是企业意识的问题，我们在很多地方对工业企业调研时发现，很多企业仍在用‘Excel(微软表格软件)来做决策’。而且多数企业在订单增长时，选择去买新设备，而不是研究目前生产线能否优化。”北京大学工业工程系主任侍乐媛认为，企业应关注效益质量，在管理上做创新。

侍乐媛说，当下，首先要解决的就是工业数据采集和互联互通问题。而目前来看，行业都是纵向发展的，制造业需要具备从经纬纵横各个方向采集数据的能力，才能实现大数据的实时、动态和优化。

“工业大数据是姓‘工业’还是姓‘数据’？”北京大学教授杨学山认为，工业大数据应明确是姓“工业”，它的主要目的就是为了解决工业发展面临的问题以及更好地应对挑战。

中国科学院院士、西安交通大学教授徐宗本也表示，产生效益是企业推动工业大数据的根本，但不能期望依靠某一个技术包打天下，真正产生效益和作用的是所有技术的综合运用。

高新民建议，工业大数据应该放在工业互联网的整体架构中推进，而工业互联网框架包含连接、数据、安全和应用，连接是基础，数据是核心，安全是保障，应用是价值。这四方面是个整体，只有整体推进，才能真正发挥大数据的作用，才能有效果，才能让企业获得竞争力。