德国：让大数据与工业4.0发生协同效应

四、可利用的大数据技术主要分布在哪些领域?

数据被称作21世纪最重要的资源。从数据中可以提取到大量重要信息，获得竞争优势，达到节约资源、开发新产品、创造新模式的目的。值得注意的是，大数据由于规模庞大，数据种类和数据来源多样化，导致传统的数据库系统、现有的统计手段，以及可视化应用程序已不能有效对其进行及时的加工处理，数据处理速度和质量均面临考验。

目前，大数据技术在以下几个方面的应用取得了一定进展：

1.分析与预测：综合运用统计学、语义学、IT等学科的知识，从未经过处理的数据中，可以过滤出许多重要的商业信息、信号和模式，用于预测未来发展趋势。

2.决策支撑及自动化应用：以数据分析方法为基础，可对公司的业务流程和决策过程提供支撑，甚至将其转化为自动化过程。其中重要的一项就是开发便于用户使用的可视化工具，如仪表盘、导航助手等。

五、德国“智慧数据”行动具有必要性

德国“智慧数据”行动的必要性，主要体现在三个方面：一是开发商业模式，二是优化发展环境，三是以数据促进工业发展。

随着大数据技术的发展与推广，人们逐渐认识到，要在行业和全社会范围内提高对大数据的认可程度，仍面临一些前提条件和挑战。具体来说：一是有切实需求的市场空间;二是行之有效的商业模式;三是准确、安全和可靠的数据使用环境。

1.将中小企业纳入考虑范围

从全球范围来看，IT供应商和大型企业已经开始利用大数据的经济潜力。大数据对于以中小企业为主体特色的德国经济来说，也是至关重要。德国政府希望中小企业包括初创企业都能发掘大数据技术的潜力。但对于中小企业本身来说，很难使用大数据涉及的数据管理和分析的特殊方法，因为所需的计算系统非常昂贵，中小企业很难担负得起。

所以，中小企业需要实操性强的、成本低的ICT产品，同时需要开发出具有针对性的程序与方案，让大数据技术能有效适应中小企业应用领域。

2.商业模式必须具有实操性

在商业模式方面，方案设计必须对供应商和用户都具备可操作性和吸引力。对于技术供应商来说，现在仍缺乏能够规模化、低廉化提供大数据服务的实际案例。以云计算为例，其硬件基础设施、平台服务及软件服务都是按需提供的，价格较为昂贵。从用户的角度来看，模式开发相对较为便利，借助大数据可以产生多种可能性，既可以优化现有的商业模式，又可以开发出新的商业模式。

3.数据安全要成为发展“智慧数据”的保证

人们在接受适应大数据催生的新兴商业模式时，首先考虑的必然是数据安全问题。所以，数据安全技术(如加密、认证、匿名等)在“智慧数据”项目中尤为重要，将逐步融合成为信息通信系统的一部分。其中，敏感数据的应用将受到特定的数据保护法的保护。除此之外，在应用大数据技术时还要遵循其他相关的法律规定。数据作为交易商品会涉及版权问题，同时还关系到合同法和担保法，因为虚假数据信息会在实际工作中导致严重的经济后果。

4.智慧数据对于工业、交通、能源、医疗等领域意义重大

在经济领域，“智慧数据”项目能够进一步改造和提升传统产业领域。按照德国工业4.0的要求，未来制造业将建立在互联网和信息技术的基础上，要素分配将趋于网络化和智能化，加工制造将趋于定制化和个性化。

为贯彻落实工业4.0，工业大数据是一项重要抓手。利用工业大数据分析，可以找出隐性的问题并预测未知情况的发生，有助于及时地做好预防，避免故障和偏差。以机床为例，可以通过传感器和大数据分析，在出现故障之前，提前了解机床哪一个环节可能出现问题，从而做好相应的防护措施。