工业大数据面临的三大制约因素

• 关键词： 工业大数据
• 摘要：本文对工业大数据面临的三大制约因素进行了详细解析，供参考。

　　我国工业大数据面临三大制约因素：安全和开放体系亟待建立、企业管理理念和运作模式需变革、人才缺乏。这是国内首本研究大数据应用的蓝皮书《大数据应用蓝皮书：中国大数据应用发展报告No.1（2017）》得出的结论。该蓝皮书由中国管理科学学会大数据管理专委会、国务院发展研究中心产业互联网课题组、社会科学文献出版社共同发布。

　　蓝皮书指出，我国多数工业企业的信息化建设基本上均是由业务部门在业务开展过程中根据自身的局部需求出发开展建设，缺少统一规划，形成了部门割据的信息化烟囱，导致数据编码不一致，系统之间不能相互通信，业务流程不能贯通。此外，我国在工业大数据的利用、评价、交换以及信息安全保护方面的法律法规尚有待进一步健全。

　　蓝皮书认为，随着智能设备、物联网技术、智能传感器、工业软件以及工业企业管理信息系统等在工业企业的广泛应用，综合利用各种感知、互联、分析以及决策技术，通过实时感知、采集、监控现场制造加工状况、物流情况、生产准备情况、技术状态管理情况，并开展数据挖掘分析，急需工业大数据平台和相关技术的支撑。

　　值得一提的是，工业大数据对复合型人才的需求更强烈。蓝皮书指出，目前我国工业大数据的高级管理决策人才、数据分析人才、平台架构人员、数据开发工程师、算法工程师等多个方向均存在较大缺口。