数据分析策略

数据和数据分析在当今工厂中的蓬勃发展主要得益于五项技术的快速演进。在这些技术的帮助下，工业企业能够对数字数据进行迅速的创造、传递和分析处理。

一是云计算的远程处理能力，企业的流程运营将基于数字数据，可享受云计算所带来的前所未有的扩展性、灵活性和反应速度。

二是先进分析软件的出现，这类软件容量巨大，数据处理速度极快，通过筛选海量运营数据，为企业提供广泛的实时洞察。

三是为机器控制建立的自我调节式传感执行网络逐渐增多，此类网络更加精密、数据吞吐量更大。

四是“万物互联”趋势开创了人际自动交互新模式——如客户与客户之间或者企业员工之间。

五是社交媒体数据推动了实时市场推广，创新了企业内外协作方式。

下面，我们来简要关注一下企业的现实情况。从中不难看出，数据分析策略将成为工业企业的必备条件。

工业制品逐渐实现了与负责数据采集的传感技术的结合。例如，现代飞机或列车中装有数千个传感器，目的是为制造商和用户提供广泛的数据，表明可采取哪些措施或进行哪些设计或服务方面的改进。

目前，许多企业已经做到（如优步和爱彼迎）仅从数字数据中提取价值，而不再利用实体资产。过去，人们一直认为这些企业所在行业的本质是实体资产，因而是不可能被颠覆的。可谁能想到，经营着全世界最大酒店业务的爱彼迎却一家酒店都没有，而全世界最大的出租车公司优步连一辆出租车都没有。

因此我们有理由相信，专业的智能分析企业即使不靠实体产品或资产，也同样能够成为行业颠覆者。

假设有一家服务于公用事业或采矿行业的工业泵制造商。另一家颇具创新意识的初创企业若是将传感器和配套分析软件嵌入制造商的工业泵中，就能从中采集数据，并以此为基础向客户提供服务，而这些数据和客户原本都是属于工业泵制造商的。

这对一切设备制造商而言都是一个巨大风险，其他企业利用其数据实现商品化的同时，设备制造商的产品也损失了巨大价值。此处制造商和初创企业的目标一致，都是尽一切办法增加或保持与终端客户的接触。只有这样，才能掌握有价值的数据。因此，企业必须现在就着手制定数据策略——才能根据自身情况量身打造。