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大數據已經漸漸從概念階段走到實操階段，陸續使用大數據的企業已經獲得收益，還有很多企業也在盼望可以從大數據中獲得應有的利益，對于工業大數據來說，想要順利的落地還存在一些難度。

制造業在我國發展的時間很長，在這個很長一段時間內，企業已經有不同程度的使用一些軟件系統或者運營系統，對于工業大數據來說，制造業已經依靠原先的技術可以進行數據的采集和處理，那么大數據對于制造業來說，就是講采集的數據變快，數據分析的速度也更快，工業大數據的落地將帶來制造業整個供應鏈以及產品質量等各個方面的提高工業企業來說，必定將不斷的深入。

越來越多的智能生產車間，智能化管理，產品的管理，在企業的運營過程中產生了源源不斷的數據，有結構化的數據，也有半結構化的數據，數據多樣性的給數據分析帶來的是挑戰，也給工業大數據的順利落地提出了難題。工業大數據還不僅僅是停留在數據的收集和存儲上，更大程度的讓數據的價值真正的發揮出來，數據的潛力被激發出來才是工業大數據使用過程中的另一個重點，怎么建立完善的數據模型，發揮工業大數據真正的租用才是關鍵。

在工業化大數據分析的使用過程中，還有一個很重要的一點就是關于數據質量的保證，在工業的生產過程中，數據的收集可以通過工業的設備，終端傳感器等進行收集，但是這些傳感器收集到的數據并不一定就是有價值的數據，在使用的過程中，也有很多數據都是不純的，如果收集到的數據質量有問題，那么自然也就給數據分析的結果帶來了問題。

工業大數據產業的落實在技術或者在一些細節上需要得到發展的話，人才是不可缺少的，大數據不僅僅包括科技技術還有工業技術，只有設計以及實施的人員真正的理解工業大數據的本質以及價值所在，才能從中找到合適的分析方法，才能通過這些方法找到數據真正的價值。