隨著互聯網技術的不斷成熟，信息共享和資源互換變得越來越頻繁。如何利用互聯網進行海量數據處理、促進數據共享和資源互換，成為了信息時代各個國家都面臨的問題，在此背景下，大數據受到了廣泛關注，應用領域日益廣泛。

身處信息時代，各種數據報表撲面而來，如何有效的篩選信息、挖掘關鍵數據成為了很多企業在發展的過程中亟待解決的問題。在不斷探索和研究的過程中，大數據的諸多特點逐漸被挖掘出來，研究探討大數據相關技術成為了當前學術界和產業界的熱點話題。

中國的大數據產業迎來發展機遇期

就目前來看，中國的大數據產業政策持續完善、應用逐漸推廣，發展正處于新的機遇期。在經過了一段時間的發展之后，大數據產業取得了一些可喜的成績。

從政策環境來看，中央、地方陸續出臺了160多份與大數據相關的政策文件，20個省級單位設立了大數據專門機構，在多方的共同努力下，大數據產業多層次協同推進機制基本形成。

從體量“生長”速度看，中國的海量數據快速增長，數據量年均增速超過50%，預計到2020年數據總量在全球占比將達20%。

從專利上看，中國大數據技術產業不斷突破，大數據專利公開量約占全球的40%，涵蓋了制造、商務、金融、交通、醫療等眾多領域。

以上這些數據表明：在我國相關機構的扶持和相應政策的指引下，中國的大數據產業發展逐步向著有序、多元的方向發展。目前，中國的海量數據增速較快，專利研發數量增多的發展態勢都對未來大數據產業的發展產生了深遠的影響。

工業大數據推動制造業的發展

當前，大數據正從零售、金融、物流、醫療、交通等領域加速向工業領域拓展。其中，大數據在工業領域的應用，給我國的工業建設提供了新的技術支持，提供了新的活力。

作為新一輪產業革命的核心，工業大數據是實現工業4.0、工業互聯網和“中國制造2025”的重要抓手。在中國制造向中國“智”造轉變的過程當中，工業大數據將推動企業專注于高新技術的研發和應用，給中國的制造業發展提供不竭動力。

比如，許多工業企業開始利用大數據分析技術為智能工程機械等設備的生產和運作提供決策支持，還有一些互聯網企業也開始利用工業大數據進軍汽車生產、制造等傳統工業。

工業大數據作為工業互聯網與工業4.0的核心關鍵技術，是未來實現工業智能化的關鍵點和突破口。因此，在新時代的發展要求下，中國的制造業需要采用與工業大數據相關的技術來推動，并努力實現我國工業建設的跨越式發展。

工業大數據助力智能制造需多方努力

我國的大數據技術應用于工業領域，在為工業建設提供了不竭的動力之時，也面臨著多重挑戰，這些問題仍需要花費時間和精力進行刻苦鉆研。

誠然，推動我國的工業大數據發展，建設數據強國非一日之功，目前工業大數據建設仍然面臨幾大難題需要解決。

第一、數據共享不夠迅速，共享水平有待提高。有價值的公共信息資源與商業數據沒有很好的結合起來，數據之間的流通體系尚不完善。

第二、工業大數據整個產業的結構鏈條不完善，從產品設計、研發到生產，從供需鏈條到企業管理，都需要加強聯系。

第三、因設備標準不統一帶來的數據類型多樣化的瓶頸。智能設備、傳感設備的標準不統一不利于降低生產難度，提高機械設備的生產效率。

面對這些挑戰，專家指出，工業企業應該利用大數據、互聯網和軟件做支撐，把裝備作為終端去調整或者改變生產模式，通過數據分析和軟件定義，在互聯網上抓生產，實現裝備的智能化，提升生產效率、改進產品質量、節約資源消耗。

此外，中國的工業大數據建設在面臨諸多的機遇與挑戰之時，更需要審時度勢，充分發揮技術優勢，為我國智能制造的發展貢獻力量。