对工业大数据的再体验
1952年,美国作曲家约翰·凯奇上台在钢琴前坐下。观众们坐在灯光下安静地等着。1分钟，没有动静，2分钟没有动静，3分钟，人们开始骚动，左顾右盼，想知道到底怎么了，到了4分33秒，连琴键都没有碰一下,钢琴家站起来谢幕：“谢谢各位，刚才我已成功演奏了《4分33秒》。”
凯奇《无言》的意味深长与无声胜有声的意境，让我们有了从美学的角度来看待“工业大数据给我们带来的机遇”的灵感。在他的启发之下，让我们意识到我们的工业创新与创意要以用户的需求为转型的核心驱动，从早期为支持生产流程而采用简单的机械系统，到现适应动态变化的市场需求，采用高度自动化的工具，工业发展始终离不开技术革新。
产品做出来之后，到底是怎么去使用它？以前关心的是如何生产最好的产品为主导，现在关心的是产品怎么去用，消费体验在哪里？我给大家总结了两点：第一， 我们现在对工业价值的认知必须从后往前移，从消费端走到生产价值链前端。 第二，从关注机器与机器的数据或工业环境数据，到全面协同优化的这样的一个价值体系，实现我们对工业4.0一个完整理解。所以这是我们解读工业4.0的驱动。
我们在理解大数据的概念的时候，需要做到三个“实”，就是－实时、现实和真实。目前的大数据，概念已经没有什么太大的问题。基本上大家都能接受，数据越多，交叉分析细，我就能够改进我的工业流程，能够做好市场营销。今天大数据我们无论是谈论4个V还是6个V，其核心都会强调价值。
目前，除了整体对大数据的基础建设的关注之外， 在数据挖掘，数据到信息，到数据信息价值的工作方面，目前也是有诸多的努力，其中包括通过对社交数据挖掘或商业数据挖掘，来实现销售预测、提升用户关系挖掘与聚类等。在关注“人为数据或与人的行为数据”同时，在制造业，我们对机器数据或机器轨迹数据，如设备控制器、传感器、制造控制系统等也随着工业互联网的建设大量被关注与应用。
决策的价值随着做出决策的时间的增加而消弱。大数据给我们带来一个全新的、多样性的思考。洞察能力的培养与提升需要加强机器的自动学习能力，完善行业数据标签，再通过数据模型给我们带来的更好的价值，对企业主而言是更好的商业决策，对消费者而言，就是不断提升的全方位体验。
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