工业大数据三大挑战五大商业趋势

　　总的来说，清华大数据产业联合会和中关村大数据联合会都是基于一般意义上的大数据（例如4V标志）来谈工业大数据，更多体现为工业应用场景大数据技术的应用。前者更体现了清华背景企业对大数据应用的商业模式，而后者体现了诸如亚信、用友等企业大数据应用的理解。

　　构建工业大数据生态的关键

　　任何熟悉IT领域的行业人士都清楚，企业最直接的业务模式是项目，但特别希望可以把项目通用化，形成产品或平台，但实际情况是，除了微软等国际型IT企业有能力形成较为通用的产品或平台，大部分IT企业很难达到预想目标。

　　工业大数据生态要求企业有能力平台化，不管企业是生态的主导者还是参与者，工业大数据将来肯定是一种生态存在业态，只不过各家企业在其中的角色是不同的。

　　德国工业4.0体系中明确指出了三大集成，工业4.0研究院利用产业经济学和双边市场经济学的理论把三大集成进一步深化为其发展路径。一般情况下，企业需要先完成企业边界内的纵向集成，然后才有机会在单一价值链上延展，实现端到端集成，形成一定的产业链控制力的企业才会更进一步跨界（跨越多条价值链），达到横向集成的结果。

　　具有理想的工业大数据企业也许也要经历这样的过程，他们需要通过单个项目帮助企业完成内部的纵向集成，然后把解决方案产品化和平台化，进一步延展自己的核心竞争力。

　　大数据未来中国五大商业趋势

　　高风管理咨询有限公司发布的《2016年中国商业趋势调查报告》提出了未来中国商业社会发展的五大趋势：包括数字化变革、行业整合、走出去、用户体验互动和共享平台经济。

    一、数字化变革

　　数字化趋势同时影响B2B和B2C行业，更重要的是思维的转变。在过去水涨船高的粗放型经济下，很多传统的中国制造业企业甚至很多扎根中国多年的外资工业企业，其领导人的思维模式都更多是B2B的工业化思维，离C端较远。他们更多关注的是如何为B(Business)即直接用户提供产品与服务，较少思考如何为其在C(Consumer)端即最终消费者创造更多新的附加值。

　　相反一些互联网企业，因其长期身处零距离到客户的前沿，在思维方式和商业模式的理解上更贴近工业4.0的本质。而中国企业也可以借助上一波B2C互联网大潮所释放的红利，基于对中国巨大消费市场的精准把握和分析，力争实现工业4.0的B2B产业升级。

　　二、走出去

　　无论国企还是民企，无论大型企业还是中小企业，走出去都是中国企业发展历程中必然经历的阶段。走出去不仅可以帮助中国企业在地域角度开拓海外市场，也可帮助我们整合和利用全球资源更好的服务于国内市场，并将我们的竞争力进一步提升。