工业大数据想要顺利落地也有难度
大数据已经渐渐从概念阶段走到实操阶段，陆续使用大数据的企业已经获得收益，还有很多企业也在盼望可以从大数据中获得应有的利益，对于工业大数据来说，想要顺利的落地还存在一些难度。
制造业在我国发展的时间很长，在这个很长一段时间内，企业已经有不同程度的使用一些软件系统或者运营系统，对于工业大数据来说，制造业已经依靠原先的技术可以进行数据的采集和处理，那么大数据对于制造业来说，就是讲采集的数据变快，数据分析的速度也更快，工业大数据的落地将带来制造业整个供应链以及产品质量等各个方面的提高工业企业来说，必定将不断的深入。
越来越多的智能生产车间，智能化管理，产品的管理，在企业的运营过程中产生了源源不断的数据，有结构化的数据，也有半结构化的数据，数据多样性的给数据分析带来的是挑战，也给工业大数据的顺利落地提出了难题。工业大数据还不仅仅是停留在数据的收集和存储上，更大程度的让数据的价值真正的发挥出来，数据的潜力被激发出来才是工业大数据使用过程中的另一个重点，怎么建立完善的数据模型，发挥工业大数据真正的租用才是关键。
在工业化大数据分析的使用过程中，还有一个很重要的一点就是关于数据质量的保证，在工业的生产过程中，数据的收集可以通过工业的设备，终端传感器等进行收集，但是这些传感器收集到的数据并不一定就是有价值的数据，在使用的过程中，也有很多数据都是不纯的，如果收集到的数据质量有问题，那么自然也就给数据分析的结果带来了问题。
工业大数据产业的落实在技术或者在一些细节上需要得到发展的话，人才是不可缺少的，大数据不仅仅包括科技技术还有工业技术，只有设计以及实施的人员真正的理解工业大数据的本质以及价值所在，才能从中找到合适的分析方法，才能通过这些方法找到数据真正的价值。
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