质量和运营效率的需求更为强烈，工业物联网应运而生。工业物联网将生产的全部过程的每一个环节设备变成数据终端，全方位采集底层基础数据，并进行更深层面的数据分析与挖掘，来提升效率、优化运营。

  鉴于物联网在工业领域的巨大市场潜力，那么其价值究竟从何而来呢？物联网几乎能把任何物体转化为有关该物的信息源。它创造了一种区别于产品和服务还可以自主管理的全新价值源——信息及洞察力。

  物联网使制造企业的竞争领域不仅限于产品功能及服务，而扩展到利用这些产品或服务所创造的信息和数据。在清晰各战略指引下，数据分析能够在一定程度上帮助企业将物联网产生的信息转化为有意义的洞见，帮助决策者更清楚地了解他们的客户、产品和市场，继而协助企业开发新产品、服务和商业模式。

  四、   制造企业普遍认同工业物联网的重要性，但尚未形成清晰的物联网战略。德勤对中国制造业工业物联网应用的一项调查显示（德勤对中国156家制造业企业进行调研，受访者都为企业中高层领导），89%的受访企业认同在未来五年内工业物联网对企业的成功至关重要，72%的企业已经在一定程度上开始工业物联网应用，但仅有46%的企业制定了比较清晰的工业物联网战略和规划(图4)。

  五、    与物联网在消费领域近乎从零开始的情况不同，传感器PLC等物联网技术已经在工业领域存在了几十年。这也是为什么多数受访企业认为自己已经在一定程度上开始工业物联网应用。但目前制造企业物联网应用主要集中于感知，即通过硬件、软件和设备的部署收集并传输数据，这只是物联网应用的开始。

  六、   工业物联网是数据驱动的产业。如工业传感器实时采集设备及生产线上的温度、压力、振动等信息，汇集成海量数据，再通过挖掘分析、处理、应用，最终实现价值创造。典型应用包括故障预测、远程诊断、工业生产线分析、能耗优化等诸多方面。

  工业企业思考物联网的价值定位时，不仅局限于提高效率及节约成本，还将目光投向业务成长。通过数据分析——包括以前尚未开发的数据，将其转化为具备可操作性的市场洞察力将帮企业实现更高程度的客户服务转型，为企业提高客户忠诚度和满意度提供新的机遇。

  工业公司借助物联网实现业务成长的主要途径包括新的产品和服务和更紧密的客户关系。为了开发更具吸引力的产品或提升现有客户关系，企业将需要大量产品和客户的相关信息支持。目前工业企业所获得的产品和客户的信息量远少于资产和设备的信息量，在效率提升和业务成长的双重诉求驱动下，未来企业工业物联网应用的关注度将由设备和资产转向产品和客户。

  企业大数据应用的重点不是在于如何获取更多的数据，而是围绕业务目标和具体业务问题,通过大数据分析的手段，深入分析处理问题或做出预测指导决策。

  企业在构建大数据应用时，应从企业的业务战略和IT战略出发，构建大数据应用的顶层框架设计。最重要的包含大数据战略，即大数据应用的目标、策略、应用/平台建设路线图：大数据应用场景，从企业价值链和客户生命周期入手，梳理大数据应用的业务场景；大数据分析建模，分析挑战，通过多种算法的运用，找到处理问题的方向；大数据技术平台，追踪技术发展的新趋势并结合企业内部各种应用系统，构建大数据技术平台。

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