大数据的理解？
平常我们接触到的大数据更多的是营销领域的大数据，其实工业生产中的数据威力是非常大的，涵盖了智能设计，智能生产，智能服务，智能商务，智能决策等方方面面，为工业4.0，智能制造2025，工业互联网提供新生产要素，提供数据动力。
很多人对大数据这个概念的理解是不一样的，在初期的时候大数据是卖服务器卖存储，要求企业把什么数据都存进来，后来是技术型公司办讲座讲各种各样的大数据技术，但慢慢的企业不听了，他们觉得技术的东西不能解决企业真实的问题，要求有业务场景，所以现在大数据从一个很模糊的概念走到了前台。
在大数据应用中，有些企业犯的重要错误就是会把大数据战略仅当成一个项目来做，其典型现象是企业买了很多服务器，装了很多数据进去，然后领导来检查的时候要弄得特别漂亮，其实这是把很多数据的真实价值遗失掉了。所以说有些时候大数据项目失败了，其实失败的原因不是员工不优秀，而是企业的数据思维有问题。很多企业对待大数据的态度往往会走两个极端，要么觉得大数据很神奇，要么就觉得大数据一文不值。企业觉得自己是被骗着买了很多服务器，觉得自己只是做了一个很花哨的界面而已，其实他们没有用迭代的思维去看待大数据。所以说大数据我特别喜欢一个词叫Data explore（数据探索），既然是探索就应该有失败，就应该有迭代，应该有个过程。
同时，我们应该有个数据价值链(Data value chain )的概念，让数据跨边界传递和分享价值，实现数据社交，数据智能，数据融合，才能让数据发挥更大价值，以工业为例，传统的数据散落在设计，生产，物流，质检，售后等各环节，数据价值的挖掘也是孤岛的方式来处理和对待，每个部门都会有数据的积累，每个部门也在探索数据价值，但是这种探索很少会将价值传递给其他环节和部门，最终以可量化的方式来考核数据的应用效益。
数据需要积累，需要挖掘价值，更贵在数据价值传递和分享，并量化收益，才能实现数据价值链。
大数据如何引起生产变革？
工业中大数据的来源会有很多，有些来自包括人的数据、系统的数据，还有大量的设备数据，来连接这些对象的技术，提的比较多的是信息物理系统，工业互联网等，其核心的技术也是物联网技术。
关于物联网大家可能经常说，其实物联网的英文叫法Internet of things，叫得特别好，是things（东西），而不是Hardware(硬件)，但很多人认为物联网是一堆连在一起的设备，其实是不对的。物联网这个概念我也想说说我的看法，记得有一个专家是这么定义的：物联网是人、系统和设备在任何时间、任何地点进行的任何通讯。我对这个观点是很排斥的，为什么最终的落脚点是在通讯呢？我理解的物联网应该首先是通过资源的互联，这个资源可以是人、系统、设备或任何对象，然后通过大数据实现资源的优化，资源优化就是提高资源的生产效率和生产质量，比如用电设备很容易提高20-30%的电力节能，同时通过资源调度实现资源共享，ofo和摩拜单车就是通过物联网技术实现资源的共享，共享可能是智力，可能是内容，未来我们可能会有更多维度，我们有各种生产要素的共享，最终实现价值增值。
对于物联网，我们始终要有一种敬畏，如同2000年我们看待互联网，也许仅仅是黄页、是邮箱、是门户网站，物联网将比想象中的大很多，我们仅摸其皮毛，很多时候我们看到的仅仅是物联系统，比如一个机场的物联系统，如果多个机场的物联系统相连，才应该是真正意义上的物联网，才能挖掘网络价值，实现资源共享，价值增值。
我个人一直觉得没有纯粹的大数据，没有纯粹的云计算，大量的设备互联，产生大量的数据，就需要大数据，大量的数据需要处理，就需要云计算的能力，就需要物联网的能力。所有的技术，都应该遵循技术为业务服务的目的。工业互联网目的是通过物联网技术解决资源互联，资源优化，资源共享，价值增值的问题。
工业互联网中的这个“工业”不是Factory，而是Industry，是一个产业，工业互联网有以下几方面：
一是数字化工厂，如何通过数字化的能力把从设计到生产到检测到物流等各个环节连通，挖掘数据链融合价值，实现智能制造，共享制造，个性化制造，分布式制造等；
二是数字化运营，通过工业物联网技术，实现数据云端运营，基于数据挖掘产品的服务价值和使用价值，拿车打个比方：就是把车卖出去后，可以跟踪做售后、可以做租赁、可以做融资、可以做二手交易，这是和传统互联网模式是很像的；
三是整个产业链的数据化，对企业、园区、产业链进行画像，聚集数据关系价值挖掘，探索如何将产业链数据与企业连接，从整个产业链去看如何提高数字化的应用能力。
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