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第一，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用有困難。一是數(shù)據(jù)不足，工業(yè)大數(shù)據(jù)需要融合企業(yè)內(nèi)部各方面和外部相關(guān)數(shù)據(jù)，但很多企業(yè)在數(shù)據(jù)采集及融合方面尚未完成，這導(dǎo)致大數(shù)據(jù)分析的效果難以達(dá)到預(yù)期成果。

第二，大數(shù)據(jù)給信息安全帶來(lái)新挑戰(zhàn)。大量數(shù)據(jù)的集中存儲(chǔ)增加了其泄露風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)現(xiàn)有存儲(chǔ)和安全措施提出了挑戰(zhàn)。與此同時(shí)，黑客可收集更多有用信息，大數(shù)據(jù)分析讓攻擊更精確。

第三，如何創(chuàng)造出智能新產(chǎn)品是工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的重要問(wèn)題。這包括智能應(yīng)用軟件、智能基礎(chǔ)設(shè)備、智能自主產(chǎn)品、智能穿戴產(chǎn)品、智能家居產(chǎn)品等等。

第四，創(chuàng)造新的智能應(yīng)用系統(tǒng)。在智能制造方面，如創(chuàng)造智能自主的裝備與系統(tǒng)、制造云服務(wù)、流程智能制造系統(tǒng)等等；在智能物流方面，有智能化分揀、倉(cāng)儲(chǔ)、裝卸、搬運(yùn)、集成信息平臺(tái)、產(chǎn)品質(zhì)量及安全追溯、配貨調(diào)度智能化等；還有業(yè)務(wù)鏈的智能優(yōu)化、生產(chǎn)線(xiàn)智能調(diào)度與重構(gòu)等等。

目前，工業(yè)大數(shù)據(jù)在產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)、產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測(cè)、供應(yīng)鏈的分析和優(yōu)化、產(chǎn)品銷(xiāo)售預(yù)測(cè)與大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)、生產(chǎn)計(jì)劃與排程、產(chǎn)品質(zhì)量管理與分析等場(chǎng)景有廣泛的應(yīng)用。“數(shù)據(jù)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的血液。”何友如此描述大數(shù)據(jù)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的互為動(dòng)力。

不過(guò)，由于工業(yè)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)價(jià)值密度高，數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多，多源異構(gòu)的機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存，數(shù)據(jù)處理實(shí)行性要求也非常高，數(shù)據(jù)關(guān)系和關(guān)聯(lián)性異常復(fù)雜等特征，企業(yè)如何從數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析能力轉(zhuǎn)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)和決策能力，促進(jìn)傳統(tǒng)工業(yè)升級(jí)改造和產(chǎn)業(yè)整合，是目前要解決的核心關(guān)鍵問(wèn)題。