Adobo和Econsultancy聯(lián)合發(fā)布的《2020年數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢報告》顯示，從中國大數(shù)據(jù)市場發(fā)展趨勢來看，2023年中國大數(shù)據(jù)市場將達(dá)到224.9億美元的規(guī)模，未來五年GAGR復(fù)合增長率為23.5%。2019年的大數(shù)據(jù)的硬件、軟件和服務(wù)的占比分別是45.2%、32.2%、22.6%，到2023年基本上會達(dá)到各占1/3的理想比例。

（中國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模和行業(yè)發(fā)展比例） 大數(shù)據(jù)時代已然來臨，智能制造與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合的本質(zhì)正是數(shù)據(jù)驅(qū)動下的創(chuàng)新生產(chǎn)模式和商業(yè)模式，大數(shù)據(jù)貫穿于產(chǎn)品市場需求獲取、產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)制造、設(shè)備運(yùn)行、市場服務(wù)直至報廢回收的產(chǎn)品全生命周期過程，甚至包括產(chǎn)品本身的智能化方面。 了解大數(shù)據(jù) 工業(yè)大數(shù)據(jù)具備雙重屬性： 一方面是價值屬性和產(chǎn)權(quán)屬性，通過工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析，能夠提升關(guān)鍵技術(shù)在設(shè)計、工藝、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等各個環(huán)節(jié)的智能化水平，滿足用戶定制化需求，提高生產(chǎn)效率并降低生產(chǎn)成本，為企業(yè)創(chuàng)造可量化的價值； 另一方面，這些數(shù)據(jù)具有明確的權(quán)屬關(guān)系和資產(chǎn)價值，企業(yè)能夠決定數(shù)據(jù)的具體使用方式和邊界，數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)屬性明顯。 工業(yè)大數(shù)據(jù)的價值屬性實(shí)質(zhì)上是基于工業(yè)大數(shù)據(jù)采集、存儲、分析等關(guān)鍵技術(shù)，來提升或變現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)、運(yùn)維、服務(wù)過程中數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)價值；工業(yè)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)屬性則偏重于通過管理機(jī)制和管理方法，幫助工業(yè)企業(yè)明晰數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄與數(shù)據(jù)資源分布，確定所有權(quán)邊界，為其價值的深入挖掘提供支撐。 大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的前沿技術(shù)，其最核心的價值就是在于對于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲、分析，進(jìn)而達(dá)成綜合成本最優(yōu)的目標(biāo)。 未來，數(shù)據(jù)可能成為最大的交易商品，數(shù)據(jù)量大不是“大數(shù)據(jù)”，大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)概括為4個“V”：第一，數(shù)據(jù)體量巨大（Volume）；第二，數(shù)據(jù)類型繁多（Varity）；第三，處理速度快（Velocity）；第四，價值密度低（Value）。大數(shù)據(jù)的價值是通過數(shù)據(jù)共享、交叉復(fù)用后獲取最大化的數(shù)據(jù)價值。 大數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)戰(zhàn)略 未來大數(shù)據(jù)將會如基礎(chǔ)設(shè)施一樣，有數(shù)據(jù)提供方、管理者、監(jiān)管者，數(shù)據(jù)的交叉復(fù)用將成為智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)落地的助力器，同時，大數(shù)據(jù)也將催生一個新的產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用及服務(wù)產(chǎn)業(yè)。 因此，大數(shù)據(jù)管理平臺非常重要，數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用將發(fā)生四種轉(zhuǎn)變： ●第一，從統(tǒng)計分析向預(yù)測分析轉(zhuǎn)變； ●第二，從單領(lǐng)域、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)向多學(xué)科跨領(lǐng)域轉(zhuǎn)變； ●第三，從被動分析向主動預(yù)測轉(zhuǎn)變； ●第四，從非實(shí)時階段性向?qū)崟r持續(xù)處理轉(zhuǎn)變。 智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對應(yīng)著中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型和變革的內(nèi)循環(huán)和外循環(huán)，可以理解為智能制造重點(diǎn)在于制造過程本身的精益與智能，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)著力于企業(yè)全價值鏈的提升，但有效的結(jié)合智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)外循環(huán)時需要數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，即具有“互操作性”，形成企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的全價值鏈管理，這是信息時代大數(shù)據(jù)管理的核心價值，即源自企業(yè)運(yùn)營回饋企業(yè)運(yùn)營，平臺賦能，服務(wù)優(yōu)化，形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)的“數(shù)字孿生”。

（對大數(shù)據(jù)管理的理解） 為有效的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的數(shù)字孿生，達(dá)到“平臺即實(shí)現(xiàn)、數(shù)據(jù)即服務(wù)”的狀態(tài)，需要對大數(shù)據(jù)管理進(jìn)行變革，要從用戶的需求和市場的變化出發(fā)，與用戶就大數(shù)據(jù)管理的內(nèi)容進(jìn)行有效而充分的溝通，通過與用戶的共同互動來定義戰(zhàn)略，包括路徑、流程、改進(jìn)目標(biāo)、相應(yīng)的管理組織能力和與之適應(yīng)的落地技術(shù)架構(gòu)。 數(shù)據(jù)戰(zhàn)略制定考慮的核心點(diǎn)： 第一，企業(yè)的業(yè)務(wù)目標(biāo)是生產(chǎn)盈利，無論在生產(chǎn)過程、運(yùn)營過程、管理過程對于數(shù)據(jù)需求必須貼合工藝和實(shí)際需要； 第二，企業(yè)智能制造的核心目的是提質(zhì)增效，通過智能制造來實(shí)現(xiàn)“工序牽引、場景驅(qū)動、數(shù)據(jù)核心”，達(dá)成制造智能化、生產(chǎn)少人化、管理精益化的效果； 第三，為確保數(shù)據(jù)管理滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)需求，需要一個更加輕量化、可移植、有彈性、自主可控、自我管理的數(shù)據(jù)湖實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)承載和數(shù)據(jù)治理； 第四，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的有效性和可測量性，需要一個云-邊-端的基于 SOA 架構(gòu)的數(shù)據(jù)平臺的技術(shù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的有效管理和度量?；跀?shù)據(jù)引擎的數(shù)據(jù)平臺，結(jié)合行業(yè)應(yīng)用和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)思維，形成可賦能、可推廣、定制化的應(yīng)用。

（基于SOA架構(gòu)的數(shù)據(jù)管理平臺技術(shù)架構(gòu)） 數(shù)據(jù)湖架構(gòu)與大數(shù)據(jù)生命周期 數(shù)據(jù)湖已經(jīng)成為企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的重要工具，它可以容納大量原始數(shù)據(jù)存儲庫和處理系統(tǒng)，有一個中心化的存儲，所有的數(shù)據(jù)以它本來的形式集中存儲，是一種經(jīng)濟(jì)有效地存儲所有數(shù)據(jù)的方式。它可以更好地支撐數(shù)據(jù)預(yù)測分析、跨領(lǐng)域分析、主動分析、實(shí)時分析，以及多元化、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，可以加速數(shù)據(jù)到價值的實(shí)現(xiàn)過程，提升應(yīng)用能力和業(yè)務(wù)增值能力。 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)IDC模式面臨挑戰(zhàn)有： 第一，數(shù)據(jù)倉庫模式導(dǎo)致的煙囪式建設(shè)與數(shù)據(jù)需跨業(yè)務(wù)線廣泛和不同協(xié)議接口的連接之間的挑戰(zhàn)； 第二，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫不能應(yīng)對數(shù)據(jù)的增長，數(shù)據(jù) ETL、數(shù)據(jù)建模工作的響應(yīng)速度與數(shù)據(jù)反哺業(yè)務(wù)迭代創(chuàng)新之間的挑戰(zhàn)； 第三，數(shù)據(jù)賦能與業(yè)務(wù)場景探索脫節(jié)的挑戰(zhàn)。 大數(shù)據(jù)管理說到底還是為企業(yè)服務(wù)，數(shù)據(jù)管理從兩個視角： ●第一，從企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)的視角來看，系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)整合及維護(hù)費(fèi)用達(dá)到最小化，提高跨系統(tǒng)間數(shù)據(jù)存貯和共享的效率； ●第二，從企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的角度來看，對整個數(shù)據(jù)生命周期中數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、存貯、轉(zhuǎn)換、整合，以及支持這些策略、模型、流程。 從而提出基于從數(shù)據(jù)全生命周期的全空間坐標(biāo)，從數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)流程、數(shù)據(jù)的用戶體驗(yàn)、數(shù)據(jù)的增值服務(wù)三個維度來考量數(shù)據(jù)生命周期的管理空間。

（數(shù)字價值空間） 第一，業(yè)務(wù)流程維度，實(shí)現(xiàn)了對大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)全生命周期、全流程的數(shù)據(jù)治理，主要包括數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)開發(fā)流程管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)安全共享管理。 第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)下的用戶體驗(yàn)維度，實(shí)現(xiàn)了基于元數(shù)據(jù)全方位畫像的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，數(shù)據(jù)全生命周期的管理與監(jiān)控，全流程記錄的追本溯源，全景式的資產(chǎn)可視化，以及提供了數(shù)據(jù)資產(chǎn)全場景視圖，滿足了不同用戶的應(yīng)用場景的需求，既有全局規(guī)劃的管理者，也有細(xì)節(jié)定義的使用者，還有加工、運(yùn)維的開發(fā)者，進(jìn)而提供多層次的圖形化展示，滿足應(yīng)用場景的圖形查詢和輔助分析，對工業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行建模或者模型學(xué)習(xí)，可實(shí)時預(yù)警數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。 第三，基于數(shù)據(jù)產(chǎn)品生命周期的增值服務(wù)端的維度，提供了經(jīng)濟(jì)有效的方式來存儲組織的所有數(shù)據(jù)，低延遲實(shí)時數(shù)據(jù)處理，支持基于內(nèi)容的檢索，可橫向線性擴(kuò)展，內(nèi)置支持各種并行化數(shù)據(jù)分析算法，構(gòu)建工業(yè)邊界安全，傳輸通信安全和邊緣計算終端安全的防護(hù)體系，支持工業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)度量指標(biāo)庫和分布式計算組件，并支持大規(guī)模數(shù)據(jù)糾錯等服務(wù)。 結(jié)語 以目前的實(shí)踐和探索來看，有四種模式可以應(yīng)用于大數(shù)據(jù)管理下，結(jié)合用戶體驗(yàn)的數(shù)據(jù)增值服務(wù)的商業(yè)模式：基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)系統(tǒng)集成模式的項(xiàng)目模式、基于軟件訂閱模式的服務(wù)收費(fèi)模式、基于用戶體驗(yàn)的服務(wù)分享模式、基于共享未來成長的生態(tài)協(xié)作模式。 無論哪一種模式都必須圍繞數(shù)據(jù)賦能和價值的角度，必須從用戶的需求和符合現(xiàn)場工藝需求的角度來考量，而數(shù)字孿生的核心正在于此。 工業(yè)4.0 時代的到來，大數(shù)據(jù)管理是技術(shù)+管理+治理的過程，是從煙囪式的IT架構(gòu)， 真正走向以數(shù)據(jù)為核心，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的全新理念和實(shí)踐過程。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，大數(shù)據(jù)管理不僅僅是數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)的變革，更是大數(shù)據(jù)思維方式的轉(zhuǎn)變升級。用好數(shù)據(jù)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵，基于IOT架構(gòu)的“邊緣+數(shù)據(jù)+應(yīng)用”模式是大數(shù)據(jù)管理，更是數(shù)字增值服務(wù)的新趨勢。沒有捷徑，也不是老舊系統(tǒng)的補(bǔ)丁，更不是原來不同層級系統(tǒng)的集合，面對新的時代，從數(shù)據(jù)出發(fā)，以價值為導(dǎo)向，來自企業(yè)回歸企業(yè)，唯天下之至誠能勝天下之至偽，唯天下之至拙能勝天下之至巧。