随着互联网技术的不断成熟，信息共享和资源互换变得越来越频繁。如何利用互联网进行海量数据处理、促进数据共享和资源互换，成为了信息时代各个国家都面临的问题，在此背景下，大数据受到了广泛关注，应用领域日益广泛。

身处信息时代，各种数据报表扑面而来，如何有效的筛选信息、挖掘关键数据成为了很多企业在发展的过程中亟待解决的问题。在不断探索和研究的过程中，大数据的诸多特点逐渐被挖掘出来，研究探讨大数据相关技术成为了当前学术界和产业界的热点话题。

中国的大数据产业迎来发展机遇期

就目前来看，中国的大数据产业政策持续完善、应用逐渐推广，发展正处于新的机遇期。在经过了一段时间的发展之后，大数据产业取得了一些可喜的成绩。

从政策环境来看，中央、地方陆续出台了160多份与大数据相关的政策文件，20个省级单位设立了大数据专门机构，在多方的共同努力下，大数据产业多层次协同推进机制基本形成。

从体量“生长”速度看，中国的海量数据快速增长，数据量年均增速超过50%，预计到2020年数据总量在全球占比将达20%。

从专利上看，中国大数据技术产业不断突破，大数据专利公开量约占全球的40%，涵盖了制造、商务、金融、交通、医疗等众多领域。

以上这些数据表明：在我国相关机构的扶持和相应政策的指引下，中国的大数据产业发展逐步向着有序、多元的方向发展。目前，中国的海量数据增速较快，专利研发数量增多的发展态势都对未来大数据产业的发展产生了深远的影响。

工业大数据推动制造业的发展

当前，大数据正从零售、金融、物流、医疗、交通等领域加速向工业领域拓展。其中，大数据在工业领域的应用，给我国的工业建设提供了新的技术支持，提供了新的活力。

作为新一轮产业革命的核心，工业大数据是实现工业4.0、工业互联网和“中国制造2025”的重要抓手。在中国制造向中国“智”造转变的过程当中，工业大数据将推动企业专注于高新技术的研发和应用，给中国的制造业发展提供不竭动力。

比如，许多工业企业开始利用大数据分析技术为智能工程机械等设备的生产和运作提供决策支持，还有一些互联网企业也开始利用工业大数据进军汽车生产、制造等传统工业。

工业大数据作为工业互联网与工业4.0的核心关键技术，是未来实现工业智能化的关键点和突破口。因此，在新时代的发展要求下，中国的制造业需要采用与工业大数据相关的技术来推动，并努力实现我国工业建设的跨越式发展。

工业大数据助力智能制造需多方努力

我国的大数据技术应用于工业领域，在为工业建设提供了不竭的动力之时，也面临着多重挑战，这些问题仍需要花费时间和精力进行刻苦钻研。

诚然，推动我国的工业大数据发展，建设数据强国非一日之功，目前工业大数据建设仍然面临几大难题需要解决。

第一、数据共享不够迅速，共享水平有待提高。有价值的公共信息资源与商业数据没有很好的结合起来，数据之间的流通体系尚不完善。

第二、工业大数据整个产业的结构链条不完善，从产品设计、研发到生产，从供需链条到企业管理，都需要加强联系。

第三、因设备标准不统一带来的数据类型多样化的瓶颈。智能设备、传感设备的标准不统一不利于降低生产难度，提高机械设备的生产效率。

面对这些挑战，专家指出，工业企业应该利用大数据、互联网和软件做支撑，把装备作为终端去调整或者改变生产模式，通过数据分析和软件定义，在互联网上抓生产，实现装备的智能化，提升生产效率、改进产品质量、节约资源消耗。

此外，中国的工业大数据建设在面临诸多的机遇与挑战之时，更需要审时度势，充分发挥技术优势，为我国智能制造的发展贡献力量。