最近接触了一些传统制造业的企业，包括工程用和民用品，大型的或小型快消品制造业，也接触到一些行业相关人员。了解到大部分制造业企业都在加紧布局或希望深入大数据平台和分析的业务，很多企业也已经有了可用的数据采集通道和数据平台，并积累了一定量的数据。有些企业甚至由于数据规模较大，反而开始形成了负担。
然而在如何使用数据，发掘数据价值的问题上，却鲜有明确的思路。甚至对这个问题的探讨在企业内部也不够深入。困惑于自身缺乏互联网数据思维的经验和锻炼，在感叹互联网思维之进步的同时，或多或少寄希望于外界互联网从业者能指点迷津，多少有点碰运气的感觉。但互联网行业经验能轻松地弥补这方面的缺失吗？
任何行业的分析工作，从数据中发掘价值的工作，都不只是技术问题，而需要深入业务。制造业物联网业务的分析相比互联网业务的分析，要复杂很多。互联网的业务，多围绕人的消费、社交，形成用户画像、推荐等以人的性格、生活习惯为核心的分析。尽管制造业的产品也是供人消费使用的，也离不开像互联网业务一样围绕人的分析，但是也要清楚地意识到，制造业产品的物联网的数据有相当一部分是围绕产品这个实体物品本身的，用于提升产品质量和监控产品状态的业务是崭新的。这些都不同于传统互联网的业务，需要制造业企业自己掌握互联网数据技术不断进行摸索。
互联网大数据本身只是一种技术能力，一种工具，一种社会的基础设施。当下互联网行业的业务，就是依托这种基础设施而发展起来的商业活动。互联网的业务和制造业的业务同样作为商业活动在地位上是对等的。传统制造业缺失的是使用互联网技术的能力，以及将互联网大数据技术结合到自身业务中的方法论，而这正是互联网+要做的。
结合互联网大数据技术和传统行业的业务经验，才是传统行业拥抱大数据的过程中需要探索的首要问题。这种探索自然离不开数据技术能力，但更离不开对业务的理解。行业人员更应该主动去了解、理解、掌握数据技术，才能更好地为业务服务。毕竟工具是为问题服务的。要从问题出发，创造性地使用现有技术能力，而不是本末倒置。
但实际上，目前真正去做自己的团队，有规划地结合自己行业业务和互联网数据技术的的传统行业企业真的很少，反而追云平台，大数据概念的比较多。空有外包团队搭建的平台和庞大的数据量，却缺乏与自身业务之间的互动。这都是因为在规划初期，只是追捧大数据的噱头，没有思考数据技术与业务的关系。没有清晰意识到大数据技术只是工具，其本身不具备价值，只有结合具体的业务，才能有所作为。不组织专门的团队去结合企业自身业务考虑如何运用大数据技术，而寄希望于由互联网行业经验指点迷津，必然是脱离实际，收效甚微的。
另一方面，引进平台，把平台管理与数据分析交给外包供应商，至少还有两方面问题需要注意：一是由于与供应商的合作往往有时间期限，如果更换平台供应商的话，需要内部具有协调能力，这时内部数据团队的技术能力是不可或缺的，否则就会陷入被供应商牵着鼻子走的境地，也无法保障平台的质量和稳定。二是将分析任务交给供应商，不利于探索数据能力与业务的结合。供应商接触业务不够方便，何况供应商一般来说不会主动深入业务。制造商的业务一定是自己最熟悉，不自己主动深入，实在有点丢了西瓜了。毕竟只有熟悉业务的人，才能探索新技术的使用方式，发挥互联网大数据技术在资源配置中的优化和集成作用，创造新的发展形态。
简而言之，就是在数字经济时代，不自主掌握数据能力是不可接受的。在未来的商业竞争中，数据价值的利用往往是企业间一决高下的战场。这里我又想举瑞幸咖啡的例子，毕竟其在传统餐饮服务行业中的模式创新堪称典型。瑞幸自建数据平台和app，将其供应链，制造，门店，配送，用户消费等各个环节数字化，利用大数据技术精准优化，与一众传统咖啡茶饮企业的运营模式截然不同。通过大数据的分析，可以最大程度优化材料配给、门店选址，配送方案等等各个环节的业务效能。这是传统模式无法做到的。但也因此，瑞幸咖啡的竞争对手一定程度上不再是传统茶饮服务企业，而是具有数据能力的互联网公司。因为茶饮的生产服务销售搜流程相对简单，互联网公司可以比较容易地涉入相关市场，或与其他老牌企业合作，在数据能力上与瑞幸竞争。
但制造业的业务复杂，门槛较高，不像茶饮行业那样较容易涉足。就像很多传统车企评价互联网造车势力“不懂车”，也是同一个道理。可是回过来看，又有几个传统车企在发表这样看法的同时，自主地有明确规划地培育自己的数据能力，让自己因为“懂车”而能更好的造车呢？
而作为个人，又怎样才能有幸参与其中呢？
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